深度学习框架下融合分割线索的立体匹配算法：精度与效率的协同提升

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域中，立体匹配技术占据着举足轻重的地位，是实现三维重建、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实以及增强现实等众多应用的关键环节。其核心任务是从两个或多个不同视角获取的图像中，精准地找出对应像素点，进而计算出视差，最终恢复出场景的深度信息，这对于计算机视觉系统理解三维空间起着基础性作用。例如在自动驾驶场景里，车辆依靠立体匹配技术实时感知周围环境中物体的距离和位置，从而做出合理的行驶决策，保障行车安全；在机器人导航中，机器人通过立体匹配识别自身与周围障碍物的相对位置，实现自主避障和路径规划。