基于色彩相似度的自适应立体匹配

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采用色彩相似性约束的图割立体匹配

算法中，采用色彩差的平方作为原始匹配代价，建立能量函数．构建图网络，用图的网络流理论得到能量函数的利最小值，而获得匹配的视差数据，而实现对彩色图像的直接匹配．进从实验表明：本文算法可以生成精度较高的视
差图，是一种有效的立体匹配算法．
分，时Ｇ１户和２ｐ＋，户）离很小，此ｒ（）（（）距因此
ｌｒ（）ｚ＋－）Ｉ可以体现出区域内部ｌ一Ｇ（厂）ｌ（
的连续性和边界的不连续性．所以，这里可以用像素的梯度向量之间的距离来表示相邻像素的作用．
函数优化方法．在该方法中，作者提出了标号函数的
两种移动：张移动和交换移动，扩并证明了所获得的
为两个方向，分别记为（，．，Ｙｚ．Ｅ上定，）（，，）在ｙ义容量函数ＣＥＲ（： — ＋Ｒ为非负实数）Ｇ和边集上．定义的容量函数构成一个网络，记为Ｎ＝（ｓｔＧ，，，ｃ．）定义函数：Ｒ为网络的一个流，函数要满Ｅ— 该
关键词：立体匹配； ‘ ；量函数；差图；图割能视色彩差的平方
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
文献标志码：Ａ
・
０引言
立体匹配是计算机视觉领域的热点问题［，１也］
和不连续区域的精度也高，即使有些算法精度与其精度接近，在优化过程中收敛的慢．目前已有的图割匹配算法均以灰度ＳＤ作为匹配代价．在匹配中利用灰度信息，使得匹配对物体结

基于自适应颜色和几何混合特征的点云配准方法

Point Cloud Registration Method Based on an Adaptive Mixed Features of Color and Geometry 作者：储小玉[1]
作者机构： [1]安庆师范大学计算机与信息学院,安徽安庆246003
出版物刊名：铜陵学院学报
页码： 103-106页
年卷期： 2019年第5期
主题词：点云配准;颜色几何特征直方图;权重;混合特征
摘要：针对三维点云配准问题,文章提出了一种基于颜色和几何特征直方图自适应的混合特征配准方法。

首先,通过颜色直方图对源点云模型的颜色信息进行统计,在一定颜色容差内筛选出两片点云共有颜色的数据,构建候选点集;然后将颜色特征直方图的"色"和几何特征直方图的"形"有机结合,设定两种特征自适应比例进行加权组合进行特征点提取,有效提高了点云配准的速度和精确性。

实验结果表明,基于自适应颜色和几何混合特征提取特征点进行配准的方法与基于颜色和几何特征的6DICP方法相比,该种方法缩短了配准时间,配准效果稳定。

实验验证了选取的基于自适应混合特征权重为最优取值。

基于色彩相似度的自适应立体匹配

基于色彩相似度的自适应立体匹配李洪;李大海;王琼华;陈盈锋;张充【摘要】提出了一种结合权值矩阵和相似性系数矩阵构造的区域匹配方法.该方法首先运用色彩相似性和距离临近性对窗内的每一点相对于待匹配点的自适应权值进行分配,得到一个权值矩阵,为了提高在视差不连续区域的匹配精度,使用了边界点矩阵来降低相对应点的权值.然后在RGB色彩空间中根据待匹配点和对应点的匹配窗内的每一点的颜色绝对差值和来自适应分配相似性系数矩阵.最后利用上述方法对Middlebury网站上提供的四幅立体图像对Tsukuba、Venus、Teddy和Cones 进行了实验,总体正确率分别达到了91.82％、96.19％、76.6％和86.9％.%A kind of area matching method that combined weights matrix with similarity coefficient matrix was proposed in this article. The article was organized as follows: first of all, the method got the weights matrix by using color similarity and distance proximity, and the value of the matrix was corrected with an edge matrix for improving correction of the edge pixels. Then a similarity coefficient matrix was adaptively obtained according to each point pair's sum of absolute difference in matching window between left image and right image. Finally, the method was investigated by matching four stereo images (Tsukuba, Venus, Teddy, and Cones) with ground truth provided in Middlebury stereo database and the rate of overall accuracy reaches 91. 82% , 96. 19% , 76. 6% , 86. 9% , respectively.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)012【总页数】4页(P3373-3376)【关键词】立体匹配;权值矩阵;边界点;相似性系数;视差图【作者】李洪;李大海;王琼华;陈盈锋;张充【作者单位】四川大学电子信息学院,成都610064;四川大学电子信息学院,成都610064;四川大学电子信息学院,成都610064;四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都610065;四川大学电子信息学院,成都610064;四川大学电子信息学院,成都610064【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言立体匹配是立体视觉研究中的一个关键步骤，在立体图像匹配算法中，主要有局部算法和全局算法两大类［1］。

基于RGB三分量亮度法线相似度的立体匹配算法

基于RGB三分量亮度法线相似度的立体匹配算法高凯【摘要】In order to solve the problem of low matching accuracy in stereo matching algorithm,based on the analysis of the optical feature in RGB color image,triple normal of pixels in a 3-dimensional RGB image space is proposed, which can reflect the high frequency information of the RGB image planes,respectively. In order to get the accurate dense disparity map between the stereo pairs,based on the adaptive support weight approach in RGB vector space,a matching algorithm,which combines the RGB normal similarities to compute the corresponding support weights and dis-similarity measurements,is proposed. Testing by the Middlebury stereo benchmark,the result of the proposed algo-rithm shows more accurate disparity than many state-of-the-art stereo matching algorithms.%为了解决立体匹配算法中匹配精度不高的问题,在分析RGB彩色空间图像的光学特性的基础上,提出了RGB彩色空间R、G、B三彩色分量亮度法线的概念,并得出亮度法线反映了RGB图像像素三分量的高频信息的结论.为了获得双目立体图像间的精确稠密视差图,提出了采用RGB三分量亮度法线相似度来计算自适应权值的局部立体匹配算法,通过Middlebury测试平台与其他当前流行的立体匹配算法进行结果比较,实验结果显示,提出的算法得到了更加精确的匹配结果.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(041)001【总页数】5页(P105-109)【关键词】立体匹配;自适应权值;RGB亮度法线;RGB彩色空间【作者】高凯【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院,长春130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.41稠密双目立体匹配是计算机视觉领域中广泛研究的问题之一。

gc立体视觉匹配原理

gc立体视觉匹配原理
GC（Graph Cuts）立体视觉匹配是一种基于图论的立体匹配方法。

它的基本原理是利用图论中的最小割/最大流算法来求解立体匹配问题。

在立体视觉中，两个或多个摄像机从不同的角度拍摄同一场景，然后通过匹配对应像素点来恢复三维信息。

匹配过程可以使用多种算法，其中GC算法是一种比较常用的方法。

GC算法的基本思想是将立体匹配问题转化为图的最小割问题，通过求解最小割来得到最优的匹配结果。

具体来说，GC算法将左、右两幅图像分别视为源点和汇点，它们之间的匹配关系可以用一条有向边来表示。

边的权重代表了两个像素点之间的相似度或差异度。

然后，通过最小割算法找到一条路径，使得路径上的边的权重之和最小，同时满足左右两边的像素点按照路径顺序匹配。

GC算法的优点在于它能够处理复杂的场景和光照变化，并且能够得到连续且平滑的视差图。

但是，它也存在计算复杂度较高、对噪声敏感等缺点。

为了提高匹配精度和降低计算复杂度，一些改进的GC算法被提出，如基于区域生长的GC算法、基于动态规划的GC算法等。

一种改进的自适应权重立体匹配算法与校正

较完，跳到２。）
２２权重因子的改进．
相似的视差图修正方法。校正过程是从初始视差图中给
误匹配点分配合适的视差值。通过比较选择像素点Ｐ和经过多次试验发现按照上述方法，以忽略空间距与它最相似点视差，可在本段中采用上述的颜色相似性结果离的权重值，简化算法，提高速度。如图４所示，４为作为校正准则，图ａ选择与其颜色最为接近的点的视差值作为
ｒｓｌｈｗｈｓａｇｒｔｍａｆｅｔｅｙｉｒｖｈｃｕａｙｉｅｅｔｄｄｐｈｄｉｃｎｉｕｔｓａｄｌｗ－ｔｘｕｅｅｉｎｎｅｅｔｒｓｅｅｔ— ｅｕｔｓｏｔｉｏｉｓｌｈｃｎｅｆｃｉｌｍｐｏｅｔｅａｃｒｃｎｒｐａｅｔｓｏｔｎｉｅｏｖｎａｉｎｅｔｒｄｒｇｏｓａｄｇｔａｂｔｔｒｏｍａｃｅｈｎｕｉｈｃｓｃｍｐｒｂｅｗｉｔｅｉｔｅｍｔｒｏｍｅｈｄｉｇｑａｔｗｉｈｉｏａａｌｔｏｈｒｍａｎｓｒａｓｅｅｔｏｓ，ｓｅｄｎｐｎａｌｎｙｐｒｅｔｌｙｈｐｅｉｇｕｅｒｙｔｔｅｃｎ．ｗｅ
要，并且需要许多复杂的参数。
通过对窗口内的每个像素点分配不同的权重值来实现对
局部立体匹配算法主要是以图像的某一部分作为匹窗口的自适应“ 分割” 效果，较高，精度但是该算法在边缘配基元，采用某种匹配准则对两幅图像进行匹配，中找区域和重复区域误匹配率较高，从且计算量较大。
的精度，而且速度较自适应权重算法提高了近２％，当前主流算法具有可比性。０与

采用色彩相似性约束的立体匹配

Ｓｅｅａｃｎｌｏｉｈｍｓｎｏｓｒｎｔｏｏｏｉｉａｉｙｔｒｏｍｔｈｉｇａｇｒｔｕｉｇｃｎｔａｉｆｃｌｒｓｍｌｒｔ
ＧＵｅｇ，ＳＸｉｎｙＺｈｎＵａ－ｕ
（ｅａｔｎｏＯｔｅｅｔｎｃ，ｉｕｎＵｉｒｉ，ｈｎｄ１０４Ｃｉａ）ＤｐｒｔｆｐｏｌｒｉＳｃａｎｖｓｙＣｅｇｕ６０６，ｈｎｍｅｃｏｓｈｅｌ
ＡｂｔａｔＡｏｅｔｒｏｍａｃｉｇａｇｒｈｗａｒｓｎｅ．ｅｃｎｔｉｔｆｃｌｒｉｌｄｔｓｐｅｅｔｄａｄｕｅｓｒｃ：ｎｖｌｅｅｔｈｎｌｏｉｍｓｐｅｔｄＴｈｏｓｒｎｏｍｉｙｗａｒｓｎｅｎｓｄｉｓｔｅａｏｏｓａｎ
ｄｍｏｓｒｔｓｔｅｐｃｉａａｕｆｈｌｏｉｍ．ｅｎｔｅｒｔｌｌｅｏｔｅａｇｒｈａｈａｃｖｔ
ＫｅｒｓｔｒｏｍａｃｉｇＷｅｇｔｅｌｅＣｏｏｉｌｉ；ｓａｉｐＳｅｅｓｏｉｉｉｎｙｗｏｄ：Ｓｅｅｔｈｎ；ｉｈｍｐａ；ｌｒｍｉｔＤｉｐｔｍａ；ｔｒｏｃｐｃｖｓｏｔｔｓａｙｒｒｙ
采用色彩相似性约束的立体匹配
顾征，苏显渝
（四川大学电子信息学院光电系，四川成都６０６１０４）
摘要：在立体匹配算法中引入色彩相似性约束条件．首先加入权值模板来对用于灰度空间匹配的ＳＤ算法进行改Ｓ进，在抑制噪声的同时，以最大可程度的保持景物的细节信息，从而有效的解决ＳＤ算法对于噪声比较敏感的问Ｓ

立体匹配的原理和方法

立体匹配的原理和方法Stereo matching is a fundamental problem in computer vision that aims to establish correspondences between points in a pair of stereo images. 立体匹配是计算机视觉中的一个基本问题，旨在建立一对立体图像中点的对应关系。

It is a crucial step in tasks such as depth estimation, visual odometry, and 3D reconstruction. 这是深度估计、视觉里程计和三维重建等任务中的一个关键步骤。

The principle of stereo matching is to find corresponding points in two images taken from different viewpoints. 立体匹配的原理在于找出来自不同视角拍摄的两幅图像中对应的点。

By comparing these points, the depth information of the scene can be inferred. 通过比较这些点，可以推断出场景的深度信息。

One common method for stereo matching is the use of pixel-based matching algorithms. 一个常见的立体匹配方法是使用基于像素的匹配算法。

These algorithms compare the intensity or color of pixels in the two images to find correspondences. 这些算法比较两幅图像中像素的强度或颜色来找到对应的点。

However, pixel-based methods often struggle with handling textureless regions or occlusions in the images. 然而，基于像素的方法常常难以处理图像中无纹理区域或遮挡。

基于色彩信息的自适应进化点云拼接算法

（ 1． a． School of Precision Instruments ＆ Opto-Electronics Engineering，b． Key Laboratory of Opto-Electronics Information ＆ Technical Science of Ministry of Education，Tianjin University，Tianjin 300072，China； 2． School of Information Engineering，Tianjin University of Commerce， Tianjin 300134，China）
Abstract： Traditional evolutionary point cloud registration methods often not using the color information in the models． To overcome the defect，this paper introduced a point cloud registration method based on self-adaptive evolutionary optimization algorithm and color information． It subsampled the input point clouds by extracting the color feature points and randomly chose points，it utilized the median of all pairs of color constrained points as the object function． At last，it used the self-adaptive evolutionary optimization algorithm to get optimal solution． The registration experiments on four colorized point clouds show that， compared with the evolutionary point cloud registration methods only spatial information use in and two state-of-the-art registration methods，the method significantly shorten the processing time while achieving similar registration precision． Key words： color point cloud registration； self-adaptive evolution optimization algorithm； feature points extraction

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。

其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。

本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。

二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。

立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。

因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。

三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。

常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。

这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。

近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。

这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。

四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。

该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。

具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。

2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。

3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。

4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。

五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。

实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。

基于彩色图像分割的置信传播快速立体匹配算法

基于彩色图像分割的置信传播快速立体匹配算法摘要：本文采用了一种基于彩色图像分割和置信传播相结合的快速立体匹配算法。

对于已经校准好的两幅图像，首先采用均值漂移算法对彩色图像进行图像分割，然后采用区域匹配算法进行快速初始立体匹配，再采用左右一致性校验法滤除误匹配点，得到初始视差图以及各个区域的视差平面模板。

最后采用置信传播算法对获得的视差平面模板进行全局优化，得到各个区域最优视差平面模板，从而得到最终视差图。

实验结果表明，采用区域匹配与全局优化算法相结合，不仅提高了立体匹配速度，同时也保证了匹配质量。

关键词：图像分割均值漂移算法置信传播立体匹配中图分类号：tp39 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2013）01-0115-031 引言立体匹配是双目立体视觉系统中最重要也是最困难的一部分，是三维重建的核心技术。

立体匹配实际上是对左右两台摄像机从不同视点看同一景物，在左右两幅图像重叠区域寻找对应点的过程。

它利用空间物体点在左右摄像机中的成像模型来获取成像偏差的过程。

按照约束方式的不同，立体匹配算法可分为区域匹配算法和全局匹配算法。

按照匹配基元的不同，立体匹配算法分为基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法[1]。

然而，基于区域的匹配算法对光照强度和对比度的变化非常敏感，同时匹配窗口的选取也是一个难点，当图像存在纹理特征重复和遮挡现象比较严重的情况下，会引起匹配混淆，错误匹配概率较高。

基于全局的匹配算法，如图割算法[2]、置信度扩展[3][4]和动态规划[5]等算法能够对整个图像进行有效的约束，匹配结果也较局部匹配算法精确，但是实时性不好，匹配时间过长。

本文主要是针对局部匹配算法和全局匹配算法的缺点和不足，采用了一种基于区域匹配与全局匹配算法相结合的算法，来提高双目立体匹配的效率，增强立体匹配算法的实时性。

首先，利用均值漂移算法[6]对左右两幅图像进行彩色图像分割，再使用ncc相似度测量计算相关度，得到初始匹配视差图；其次，引入置信度的概念，针对大的遮挡区域和低纹理区域中置信度低的区域，取邻域相关系数最大的视差值；最后，对边缘像素进行修正，并对整个视差图进行滤波从而得到效果精确的视差图，用来检验匹配算法的精确性。

基于颜色变化信息的局部立体匹配算法

ＬｏｃａｌＳｔｅｒｅｏＭａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＣｏｌｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ｗｕＦａｎｇ，ＷＡＮＧＰｅｉ
（ＣｏｌｌｅｇｅＤ，ＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｈａｎｇｈａｉ，Ｓａｎｈｇｈａｉ２００２３４，Ｃｈｉｎａ）
（上海师范大学信息与机电工程学院，上海２００２３４局部匹配算法中遮挡区域、重复区域和不连续区域的精度不高问题，提出了一种基于遮挡信息和颜
色变化约束的局部匹配算法。首先，提出一种基于颜色变化约束的区域生长算法来提高权重因子的准确性，有效提高不连续区
域、重复区域和低纹理区域的匹配精度；接着针对遮挡区域难匹配问题，提出通过降低遮挡像素点的权重影响来提高支持聚合的思想；最后，结合生成的区域和遮挡点对权重因子进行分类，最终生成视差图。实验结果表明，该算法能有效提高重复区域、边缘区域和遮挡区域的匹配精度，与当前主流算法具有可比性。【关键词】遮挡；颜色变化约束；自适应权重；立体匹配Ｉ中图分类号】ＴＰ９４１．１【文献标志码】Ａ

双目立体视觉匹配

双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，主要研究如何通过计算机对两幅不同视角的图像进行快速、准确的匹配，以便实现三维场景的重建、深度信息的提取、虚拟现实、机器人导航等应用。

双目立体视觉匹配的基本原理是通过比较左右两幅视觉图像的像素信息，确定两幅图像中对应像素之间的视差，从而计算出深度信息。

视差越大，说明物体离相机越近，反之则越远。

因此，双目立体视觉匹配技术的关键在于找到两幅图像中对应的像素，即完成像素级的匹配。

双目立体视觉匹配技术主要分为以下几种:1. 滑动窗口匹配法该方法是最简单的一种匹配方法，也是最容易实现的一种。

它通过对左、右两幅图像中的每个像素点，分别选取一定大小的窗口，并在窗口中进行搜索，比较窗口内的像素值来确定匹配关系。

2. 基于相似性度量的匹配方法该方法主要依据左、右两个图像中每个像素在局部区域的相似性质来进行匹配，具体方法包括相似性度量、核相关系数等。

3. 基于优化的匹配方法该方法利用优化理论中的方法确定最优匹配，常见的方法有动态规划算法、模型匹配算法、全局能量最小化算法等。

4. 自适应窗口匹配法该方法在匹配过程中，根据像素点在左右图像中不同的特征来适应性的调整窗口大小，以提高匹配精度。

除了以上方法外，还有其他的一些匹配方法，如基于特征点匹配、立体几何约束匹配等。

在实际应用中，双目立体视觉匹配通常需要考虑光照、噪声等因素对匹配精度的影响，因此需要综合考虑多种不同因素，并通过各种手段进行优化，以获得最佳的匹配结果。

总之，双目立体视觉匹配技术在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，在机器人导航、工业检测、医学成像和车辆辅助驾驶等领域都有着重要的应用，随着技术的不断发展，双目立体视觉匹配技术也将得到进一步的完善和发展。

《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文

《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自主驾驶等领域的核心技术之一。

而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。

本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。

二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。

其中，立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，它通过比较两个相机获取的图像信息，找到对应的像素点，从而得到场景的深度信息。

三、立体匹配算法研究3.1 算法原理立体匹配算法主要基于视差原理，即同一场景中，从不同角度拍摄的两张图像中的对应点之间存在一定的视差。

立体匹配算法通过计算这种视差，实现场景的三维重建。

具体而言，算法主要分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和优化。

3.2 算法分类根据不同的匹配策略和计算方法，立体匹配算法可分为多种类型。

常见的包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于全局的算法。

其中，基于区域的算法通过比较图像中的像素块来计算视差；基于特征的算法则通过提取图像中的特征点进行匹配；而基于全局的算法则利用能量函数等全局信息来优化匹配结果。

四、立体匹配算法的优化与改进针对传统立体匹配算法在计算效率、准确性和鲁棒性等方面的问题，学者们进行了大量研究和改进。

其中，一些常见的优化方法包括：利用GPU加速计算、引入深度学习等机器学习方法提高匹配精度、使用多尺度、多特征信息进行联合匹配等。

这些优化和改进措施有效地提高了立体匹配算法的性能。

五、立体匹配算法的应用5.1 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法在三维重建领域具有广泛应用。

通过双目相机获取场景的图像信息，利用立体匹配算法计算视差，进而实现场景的三维重建。

这种技术可广泛应用于虚拟现实、游戏制作、影视制作等领域。

5.2 机器人导航与自主驾驶在机器人导航和自主驾驶领域，双目视觉技术也发挥着重要作用。