双目立体视觉图像处理技术是现今图像界的研究热门。本文主要研究微创手术机器人双目立体视觉的图像信息匹配融合技术，其内容包含原始医学图像的特征信息的检测与提取以及基于特征点的匹配融合等技术。　　医学图像信息匹配融合是把机械手上的两个摄像头获取的病人身体某一范围的多幅图像，经过匹配融合处理后，得出一幅图像，这幅图像包含更多图像信息的过程。多年来，由于图像处理技术地迅速进步，医学图像信息匹配融合成为医疗领域中的一个研究热点。本文主要是基于ISURF算法的图像信息匹配融合。主要工作可总结为以下几个方面:　　首先，本文简单介绍了微创手术机器人技术和双目立体视觉的原理。然后，对图像特征检测算法SIFT算法和SURF算法进行了分析，同时提出了一种新的算法ISURF即依据SURF算法的改进算法:一，在重叠区域控制特征点的范围;二，在限制特征点范围的同时限定其个数，在每一个限定的小范围内，留下最靠近圆心的一个特征点，其余舍去。这样，既可以保证重要信息不丢失，又可以加快匹配时间。然后，用双边滤波对图像进行去噪处理。将通过匹配的图像用基于对极几何约束的RANSAC算法来消除错误的特征匹配对。最后，用整体加权平均的算法将图像进行融合。结果表明，本文提出的ISURF算法性能也较稳定，匹配时间快，医学图像信息融合也基本能达到预期效果。