1. 毕业设计（论文）的内容和要求
立体匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，其目的就是为了寻找同一场景在两台或者多台摄像机从不同视角拍摄的二维图像中的对应关系。对于任何一种立体匹配方法，其有效性依赖于三个问题的解决，即选择正确的匹配特征、寻找特征间的本质属性及建立能正确匹配所选特征的稳定算法。近些年来，立体匹配的研究都是围绕着这三方面在工作，并己提出了大量各具特色的匹配算法。
直接决定立体匹配算法性能优劣的四个关键技术，即特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略;常用的立体匹配算法的几个约束条件，即极线约束、相容性约束、唯一性约束、连续性约束和顺序性约束。
双目立体视觉传感器用于物体三维形貌的测量，其关键技术之一在于如何准确快速地实现立体匹配。 现有的立体匹配方法通常有基于图像灰度的匹配、基于图像特征和基于解释的匹配或者多种方法相结合的匹配。 但这些方法计算量大，获得的特征点较稀疏，需要插值或多种方法融合来获得密集的视差场。
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2. 参考文献
[1] 王敬东，徐亦斌，沈春林.一种新的任意角度旋转的景象匹配方法.南京航空航天大学学报，2005
[2] 胡宇.三维重建若干问题研究[D]，中科院自动化研究所，2000
[3] 徐彦君，杜利民，侯自强.基于相位的尺度自适应立体匹配方法.电子学报，1999，27(7):38-41
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