隨著科技的進步和計算機視覺的研究深入，視覺被引入到機器人領域。 機器人視覺與文字識別或者圖像識別的區別在于，機器人視覺系統一般需要 處理三維圖像，不僅需要了解物體的大小、形狀，還要知道物體之間的關系。

機器人工作在三維空間，需要與三維物體打交道，因此，用什么樣的視覺 系統和怎樣用視覺系統獲得三維信息是一個重要問題。所謂的三維視覺信息 包括：從攝像機到物體之間的距離、物體的大小和形狀、各物體之間的關系。

從機器人的視覺技術來看，可以分為單目視覺、雙目視覺和全景視覺三 類

1)單目視覺 移動機器人的單目視覺在已知對象的形狀和性質或服從某 些假定時，雖然能夠從圖像的二維特征推導出三維信息，但一般情況下從單一 圖像中是不可能直接得到三維環境信息的。

2)雙目視覺 雙目視覺測距法是仿照人類利用雙目感知距離的一種測距 方法。人的雙眼從稍有不同的兩個角度去觀察客觀三維世界的景物，由于幾 何光學的投影，離觀察者不同距離的物點在左、右兩眼視網膜上的像不是在相 同的位置上，這種在兩眼視網膜上的位置差就稱為雙眼視差，它反映了客觀景 物的深度(或距離),如圖3-3所示。先運用完全相同的兩個或者多個攝像機對同一景物從不同位置成像獲得立體像對，通過各種算法匹配出相應像點，從而計算出視差，然后采用基于三角測量的方法恢復距離。立體視覺測距的難點是如何選擇合理的匹配特征和匹配準則，以保證匹配的準確性。

雙目立體視覺測量是基于視差原理，由多幅圖像獲取物體三維幾何信息 的方法。在計算機視覺系統中，雙目立體視覺測量一般由兩部攝像機從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數字圖像，或由攝像機在不同時刻從不同角度 獲取周圍景物的兩幅數字圖像，并基于視差原理即可恢復出物體三維幾何信 息，重建周圍景物的三維形狀與位置。

圖3-3所示為簡單的平視雙目立體成像原理圖，兩攝像機的投影中心連 線的距離，即基線距為B 。兩攝像機在同一時刻觀看空間物體的統一特征點 P, 分別在“左眼”和“右眼”上獲取了點P 的圖像，它們的圖像坐標分別為Pef (Xief,Yef),Prighe(Xrigh, Yrigh)。假定兩攝像機的圖像在同一個平面上，則特 征 點P 的圖像坐標的Y 坐標相同，即Yen=Yrigh=Y, 則有三角幾何關系得到

左攝像機像面上的任意一點只要能在右攝像機像面上找到對應的 匹配點(二者是空間同一點在左、右攝像機像面上的點),就可以確定出該點的 三維坐標。這種方法是點對點的運算，像面上所有點只要存在相應的匹配點， 就可以進行上述運算，從而獲取其對應的三維坐標。

雙目立體視覺測量是建立在對應基元的視差基礎之上，因此左右圖像中 各基元的匹配關系成為雙目立體視覺測量中的一個極其重要的問題。然而對 于實際的立體圖像對，求解對應基元的問題很富有挑戰性，可以說是雙目立體 視覺測量中Z困難的一步。為了求解對應基元，人們已經建立了許多約束來 減少對應基元誤匹配，并Z終得到正確的對應基元。

在雙目立體視覺測量系統中，對應基元的匹配問題主要關心兩幅圖像重 點、邊緣或者區域等幾何基元的相似程度。