人们通过相机记录丰富多彩的信息,传统的数码相机只能记录二维信息,缺乏对于物体深度信息的感知。如何更好地感知三维世界获取深度信息成为近年来的热点研究,光场相机的出现解决了这一难题,可以实现“先拍照,后对焦”并获得任意景深的图像。基于微型摄像机阵列的这种光场相机结构具有便携的特点,贴近实际应用且具有良好的前景,该结构中含有成对的双目摄像头,双目视觉是经典的求取深度信息的方法,具有系统精度高、系统成本低的优点。因此本文所研究的内容不仅是三维重构技术的关键步骤,也是光场成像中实现重聚焦的关键技术。本文应用双目视觉模型对摄像机标定和立体匹配两个关键步骤进行了研究和探索。具体的相关研究内容如下：1.摄像机标定：介绍了常用的摄像机标定方法并进行了比较,选取基于平面模板的标定方法并对其相关理论做了详细阐述。标定具体步骤是,应用左右摄像机对棋盘模板同时拍摄十次。将这十组照片在MATLAB中分别进行角点提取和单目标定后得到左右摄像机各自的内参数。然后进行双目立体标定工作,求解出摄像机的外参数即旋转矩阵和平移向量,以及校正后的摄像机内参数。2.立体匹配：介绍了立体匹配算法和匹配中用到的约束条件,引入极线几何理论对获得的图像对进行双目立体校正。结合MATLAB中的标定结果,在OPENCV中进行极线校正和立体匹配步骤,应用立体匹配算法SGBM生成视差图,并根据三角测量原理求解出深度信息。实验搭建的是基于MATLAB与OPENCV的混合编程平台,软件的实现环境是在Visual Studio2008+Opencv2.4.3下编译的。