3、 立体匹配

   立体匹配是立体视觉的核心技术，简单来说就是从双目相机所得的左右两幅图中找出对应点的过程。立体匹配算法从被提出至今，已经研究出现了各种各样的算法。根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：区域立体匹配算法、基于特征的立体匹配算法和基于相位的立体匹配算法。

    目前已经有不少研究者对立体匹配技术展开了研究。Hajebi最先提出了一种实用的立体匹配方法。首先提取红外图像的轮廓，同时考虑极线约束，从而得到了轮廓的特征图，再通过插值使得轮廓特征图更稠密。由于红外图像纹理细节缺失，实际可用特征有限，因而效果不好。

4、 深度感知

   深度感知的目的是从二维图像中得出三维场景的深度信息，是双目立体视觉的重要任务。对于这方面的研究，近年来国内外不少研究者都得出了成果。

   在国外，麻省理工学院首先提出一种用于智能车辆的双目立体视觉系统。该系统实现了多种传感器的融合。首先通过雷达系统探测目标的粗深度范围，然后利用双目立体视觉系统进一步获取目标的精确深度，再通过图像分割获得目标，实现图像中目标位置的实时检测。

   在国内，哈尔滨工业大学高庆吉等设计了一种异构的足球机器人导航系统。长春理工大学姜雨彤等设计了一种适用于车辆距离检测双目测距系统，以车牌为检测对象，根据相机标定的结果来修正测距公式，达到了高精度、远距离的测距要求。北京林业大学王怡萱等将双目立体视觉系统用于林业机器人的避障系统，能精确测定视场内立木的距离。