立体匹配：国外进展与基于图割的改进

立体匹配是计算机视觉领域的重要技术，它通过比较和分析多幅图像之间的对应关系，获取物体的深度信息，从而实现三维重建、导航、机器人定位等应用场景。这项技术在国外的研究历程中具有深厚的历史，早期的代表工作如Roy在1998年引入图割算法，这是一类全局匹配方法，它强调的是在全局背景下寻找最佳匹配，从而能得到稠密的视差图，对低纹理区域有较高的匹配精度。 Kolmogorov（科莫多罗夫）对图割算法进行了优化，通过图像分割策略，将复杂的匹配问题分解为更小的节点，降低了计算复杂度，特别适用于处理大块低纹理区域和边界模糊的问题。这种方法通过减少匹配单元（如分割块），提高了算法的运行效率，并且能够在保持边界完整性的同时进行有效的匹配。 国内的研究也在不断跟进，例如朱代先利用双目立体视觉和SIFT特征进行工件自动定位与识别，而顾骋等人则提出基于立体视觉的实时人流检测算法，使用绝对误差累积（SAD）来提高准确性。在工程应用上，立体匹配技术被广泛用于非接触测量，如工件定位和人流统计，其中图像分割常常与保边滤波器相结合，以保留关键边缘信息。 近年来，实时立体匹配技术发展迅速，如基于最小生成树的方法，通过局部约束到全局约束的转换，优化了代价聚合过程，减少迭代运算次数。双边滤波与代价聚合也是关键技术，它们结合了局部信息和全局信息，提高了匹配的稳健性和精度。 随着技术的进步，研究人员还在探索如何结合机器学习算法，比如深度学习，实现基于目标的整体匹配，提升算法的智能化和适应性。此外，对于超远距离匹配和从生物学角度研究人眼成像原理，也是未来立体匹配领域的重要发展方向。 总结和展望部分显示，立体匹配技术将继续向着更高效、精确、智能的方向发展，其应用范围将进一步拓宽，为各种工业、医疗、无人驾驶等领域提供强大的技术支持。同时，深入理解人眼视觉机制，可能会带来全新的匹配算法和更贴近自然的解决方案。