1、本文對立體視覺技術進行深入的研究，重點研究了立體匹配算法，并對匹配結果進行了三維重建，由于在立體匹配算法中應用到了圖像分割，因此也研究關圖像分割相關的內(nèi)容，主要工作如下： (1)將圖像分割理論應用到立體匹配算法中，傳統(tǒng)的基于區(qū)域的匹配算法采用的規(guī)則窗口不能有效的處理圖像中前景與背景的交接處，往往導致結果過于平滑。本方法以圖像分割之后的區(qū)域為匹配基元，灰度相差較大的前景和背景區(qū)域分割之后將歸屬于不同區(qū)域，所以能較好的解決該問題。

2、 (2)針對大遮擋、紋理缺失區(qū)域，分析了區(qū)域在整個視差空間內(nèi)的匹配率曲線，提出信賴度與鄰域相關因子的概念，信賴度低的區(qū)域將傾向于取鄰域中鄰域相關因子最大的視差值。由于大遮擋、紋理缺失區(qū)域的信賴度較低，根據(jù)Marr視覺理論中的連續(xù)性約束，讓這些區(qū)域的視差值逼近鄰域相關因子最大的鄰域的視差值是合理的，實驗結果證明也是有效的。 (3)實現(xiàn)了分水嶺圖像分割算法，并將該算法應用到立體匹配中。 (4)使用標準測試圖像評測本文的