本研究聚焦于双目视觉下的立体匹配技术，探讨并优化了多种算法以提高图像深度信息提取精度和效率，旨在推动计算机视觉领域的发展。
根据立体匹配原理，采用双目摄像头对图像进行采集，并通过摄像机的标定、图像立体校正以及分割与匹配得到最终视差图；依据该视差图及算法速度来评估其性能。实验结果表明，所得视差图接近真实值，效果显著。
立体视觉技术是计算机视觉领域的重要组成部分，它能够通过分析不同视角下的图像重建三维场景信息，并感知现实世界的深度。在众多的立体视觉技术中，基于双目视觉的立体匹配算法因其自然成像原理、高精度及相对较低的成本而备受研究者关注。该算法模拟人类双眼观察世界的方式，利用一对略有差异视角的摄像头获取两幅图像并运用一系列处理技术计算视差图以推算物体深度信息。
在双目立体视觉系统中，摄像机标定是一个重要步骤，它是后续图像处理的基础。标定过程包括计算内部参数（如焦距和主点位置）及外部参数（例如镜头畸变系数）。准确的摄像机标定能够提高校正质量，并确保对应点匹配更精准。接下来是立体校正，这一阶段通过变换两幅图像视角消除因镜头畸变或透视失真带来的不一致问题，使两图达到共同视平面以利于像素级匹配。
此外，在立体匹配中应用图像分割技术也至关重要。它能将图像划分为具有相似特征的区域，从而提高精度尤其是在处理重复纹理或弱纹理时更为关键。均值漂移算法作为无参数方法通过概率密度函数极大值点实现像素分组，适应不同图像且减少计算复杂度。
立体匹配主要分为局部和全局两类：前者基于窗口内的特征比较进行快速但可能在遮挡区域产生误差；后者则对整个图像视差优化以提高精度但处理速度较慢。针对这些挑战，研究者提出了结合分割技术的全局算法，通过先分割后能量优化提升精度并降低纹理缺乏带来的不确定性，尤其适合复杂纹理变化场景。
总体而言，立体匹配的核心在于平衡精度与效率满足应用需求。在自动驾驶、机器人导航及三维建模等场景中其性能直接影响系统感知能力和任务执行效果。未来研究将更关注算法的鲁棒性应对遮挡、光照变化等问题，并探索高效实时处理方法以推动技术广泛应用。
5星
