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双目立体视觉是计算机视觉的一个重要研究课题,双目立体视觉通过CCD摄像机采集的双目图像对中提取所需信息。通过比较同一场景下的两个角度的不同信息,检测目标点的相对位置关系提取3维信息。这类似于人眼的立体观测。双目立体匹配是立体视觉中是最重要的环节,决定最后匹配视差图的结果,也决定提取的3D信息正确性。立体匹配中难以攻克的问题主要有光照影响,遮挡引起的误匹配和所属场景低纹理区域的误匹配。尤其是在实际场景中,复杂背景中的自然现象使立体匹配中的诸多问题互相杂糅,造成立体视觉失真。针对实际场景中,立体匹配遇到的具体难点客观分析并提出合理有效的解决方案。(1)研究了实际场景中的光照噪声对立体匹配的影响,创新性地提出了一种能降低光照对图像信息干扰的算法,一种基于一阶不变矩变换处理原始双目图像对,降低光照不均所产生的误匹配。(2)分析了立体匹配中必然存在的遮挡现象,创新性地提出一种基于区域生长的立体匹配视差校正算法。算法模型包括：基于自适应参数的简单树动态规划算法和基于区域生长法的视差校正算法。首先通过基于自适应参数的简单树动态规划算法得到一幅背景较为干净,细节保留较为完整的初始视差图,然后对初始视差图提取边缘,通过存疑区域生长法检测存疑区域,最后利用颜色相似性对存疑区域视差值进行重新填充,得到最终视差图。(3)研究了立体匹配中低纹理区域的视差误差产生原因,创新性地提出一种基于边缘的立体匹配算法。首先通过sobel算子提取双目图像对获得左右边缘图,然后以边缘为约束条件,通过计算对应匹配点的颜色信息聚合代价函数,得到最终视差图。为验证算法可行性,将实验结果视差图上传到Middlebury平台上,由平台上的测评系统对结果图进行算法仿真,实验结果表明,文章算法能有效解决复杂背景下由遮挡引起的前景膨胀问题和低纹理区域的视差紊乱问题,获得良好的匹配精度。为验证算法在实际场景的可行性,构建了可见光双目立体视觉系统,实践算法于实际场景中,实验结果表明,算法减少光照不均的影响和提高低纹理区域的立体匹配正确率,将匹配结果应用于实际场景中,还原的三维场景较为精确,测定的实际场景中每个物体的实际距离达到较高的测量精度。