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文献综述
一、选题背景立体匹配是一种从平面图像中恢复深度信息的技术。
通过模拟人眼视觉感知原理，寻找同一点在不同图像中的投影点之间的对应关系，从而确定物体的深度。
它具有结构简单，成本低廉，并且可以在非接触条件下测量距离等优点。
在工程上，立体匹配有很多应用，在机器人制导系统中，可以用于导航判断、目标拾取；在工业自动化控制系统中，可用于零部件安装、质量检测；在安防监控系统中可用于人流检测，危害报警 随着无人驾驶等领域的兴起，对匹配算法的精度与速度的要求进一步提高。
立体匹配作为一种工程化问题，在实施过程中有多种因素影响其精度与速度。
因此，该技术成为了近年来计算机视觉领域广泛关注的难点和热点。
在此背景下，在嵌入式设备上实现实时高精度的立体匹配变的意义非凡。
所以我的研究目标为在嵌入式平台上搭建一个高精度实时的立体匹配系统。
二、研究现状国内外有关于立体匹配很早开展了研究，我将大量立体匹配的方法分为传统方法和基于深度学习方法，其中传统方法根据约束的不同分为基于局部，基于全局，基于半全局三类。
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