立体视觉中立体匹配算法是目前研究的热点,其主要目的是从不同视点图像中找到匹配的对应点,通过建立一个能量代价函数最小化来估计像素点视差值的过程。本论文主要采用立体视觉中的立体匹配技术对道岔钢轨件尺寸进行测量研究,在基于机器视觉的道岔钢轨件尺寸测量系统中针对立体匹配算法进行改进,使实验结果在匹配精度和匹配速度上得到进一步的提升,使其更好地应用到钢轨技术领域中,促进铁道事业的发展。首先,阐明了立体视觉的相关理论研究,其中具体介绍了立体视觉的测量原理和数学模型,还包涵了涉及到立体匹配问题中相关的约束条件、相似度的判断标准、以及对算法评价标准等,从概念上对立体匹配进行了详细的论述。其次,针对感知哈希算法特征鲁棒性低和时间复杂度高,运行速度慢等问题,分析了离散余弦变换DCT为全局特征和ORB算法的局部特征,对感知哈希算法进行改进,当图片的高宽、亮度甚至颜色的改变时,使算法能够快速的进行图片特征的识别,并采用汉明距离进行相似度测量。再次,分析了光照条件下非参数Census变换下立体匹配算法的鲁棒性研究,针对Census变换的不足,采用对变换窗口进行反色处理求取中心像素的邻域均值的反色来替代中心像素灰度值的方法;然后采用SAD方法和汉明距离作为相似性测度进行立体匹配,并通过左右一致性检测和亚像素插值增大匹配的准确度。最后,将实验应用于道岔钢轨件尺寸测量系统,并对该系统进行简明的介绍,在实验室环境中对钢轨件钻孔进行测量,并与先前的系统数据对比实验,验证算法的优缺点。