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国外图像立体匹配的研究现状国外的图像立体匹配技术发展得较早，迄今为止，已经获得较多的成果。在Roberts以前，视觉方面的研究均在二文基础上进行的，并且大部分是使用模式识别办法完成相关任务。在上个世纪的中后时期，美国的MIT的Huffman与Roberts、Clows及Waltz等人开始解决最简单的模型-----三文积木，并顺利地完成该领域的研究。30625
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意大利Luigi Di Stefano、Massimiliano等人共同提出了一种名为“单向匹配”的算法，该算法运用极线约束理论，右图像到左图像（或从左图像到右图像）通过一次匹配就可获得后期需要的匹配像素点对，该算法极大的缩短了匹配时间，匹配的精度也极高[3]。但同时也存在着缺点：该算法无法解决有关遮挡像素以及局部的信息量等难点。论文网
美国卡内基•梅隆大学的T.Kanade采用了一种窗口形状与大小都可变的窗口，对于同一个图像不同的纹理区域或不同的图像将采取不一样的窗口进行立体图像匹配，该匹配算法在纹理稀疏的部分也可获得非常好的精度，但是此算法计算量非常大，从而匹配速度也有所下降[4]。
2 国内图像立体匹配的研究现状
国内的图像立体匹配技术发展较快，陆陆续续有许多学者都加入了该领域的研究，并且取得了较好的成果。
浙江大学机械系统充分利用双目立体视觉成像原理，完成对多自由度的机械装置进行精确位姿和动态检测[5]，仅仅需要从相对应的两幅图像中选取一些特征点来完成图像匹配,从而获得目标物体的三文空间坐标，该处理方法得当的信息量虽然较少，但是它的处理速度快，动态情况非常适用。
香港大学的龙泉教授与Maxime Lhuillier博士，把主要用于区域分割的区域增长算法运用到图像匹配中，能够对目标景物图像和人脸等图像进行处理，目前已获得了一定的成绩，能够得到比较多的匹配点对与浓度的视差图[6]。