双目视觉立体匹配算法进展与挑战

双目视觉的匹配算法综述，由陈炎、杨丽丽和王振鹏撰写，发表于2020年10月的《图学学报》第41卷第5期。文章探讨了这一关键技术在自动驾驶等领域的广泛应用，其核心是实现立体匹配，即对左右摄像头捕捉的图像进行像素级的精确对齐，生成密集的视差图，以此获取目标物体的三维空间坐标信息。 论文回顾了过去二十年来立体匹配算法的发展历程，主要聚焦于人工特征和深度学习两种关键策略。人工特征方法依赖于特征检测和描述符匹配，通过设计特定的模板或模式来识别和匹配图像中的相似部分。而深度学习则利用神经网络的强大能力，通过大量的训练数据自动学习和提取图像特征，极大地提高了匹配的精度和鲁棒性。 文章深入剖析了算法实现过程中几个关键步骤：代价计算，用于衡量匹配候选的相似度；代价聚合，将这些局部匹配结果整合为全局最优解；视差计算，确定像素间的相对位置变化；以及视差求精，通过优化技术进一步提高视差估计的精度。作者对这些步骤的性能进行了评估，包括算法的准确性（即匹配结果的精度）和时间复杂度（即算法运行速度），这对于实时应用至关重要。 尽管双目视觉匹配算法取得了显著进步，但文中也指出了当前面临的挑战，如光照变化、纹理缺失、运动模糊等问题，以及如何在复杂环境中保持稳定性和效率。未来的研究趋势可能包括更高效的匹配算法、更好的特征表示、以及融合多种传感器信息的多模态立体视觉。 这篇综述为我们提供了一个全面的视角，展示了双目视觉匹配算法在计算机视觉领域的发展现状，以及它在实际应用中所扮演的关键角色。随着技术的不断演进，立体匹配算法将继续在增强现实、机器人导航和自动驾驶等领域发挥重要作用。