计算机视觉与深度学习 | 双目立体特征提取与匹配算法综述——理论基础、OpenCV实践与MATLAB实现指南

=====================================================
github：https://github.com/MichaelBeechan
CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545

=====================================================

引言

双目立体匹配技术是计算机视觉领域的核心研究方向之一，它通过模拟人类双眼视觉原理，从两个不同视角的图像中计算对应点的视差，进而推导出场景的三维结构。这项技术在自动驾驶、机器人导航、三维重建和增强现实等领域具有广泛的应用前景

本报告系统综述双目立体特征提取与匹配算法的理论基础，并提供基于OpenCV和MATLAB的实践指导。内容涵盖经典算法原理、特征提取技术、匹配策略优化以及工程实现细节，旨在为相关领域研究人员和工程师提供全面的技术参考。

🔍 核心研究问题

双目立体匹配的核心挑战在于如何在存在光照变化、纹理缺失、遮挡和噪声等干扰因素的情况下，精确且高效地建立左右图像间的对应关系。近年来，随着深度学习技术的发展，传统方法与神经网络的融合为解决这些问题提供了新的途径。

理论框架

1. 相机几