摘要
双目摄像头图像融合技术旨在结合左右摄像头捕捉的图像信息，生成更全面、清晰的场景感知结果，在机器人导航、三维重建、目标识别等领域具有广泛应用。
本文首先介绍了双目视觉和图像融合的基本概念，接着重点对双目摄像头图像融合算法的研究现状进行综述，包括像素级融合、特征级融合以及基于深度学习的融合方法等，并分析了各种方法的优缺点。
此外，本文还对不同融合算法的性能评价指标进行了探讨，并展望了双目摄像头图像融合技术的发展趋势。
关键词：双目视觉，图像融合，像素级融合，特征级融合，深度学习
随着计算机视觉技术的快速发展，双目视觉作为一种模拟人类双眼感知深度的技术，近年来受到越来越多的关注。
双目视觉系统利用两个摄像头从不同角度拍摄同一场景，通过三角测量原理计算出场景中物体的深度信息，从而实现三维感知。
然而，单个摄像头获取的图像信息有限，且易受光照、遮挡等因素影响。
为了克服这些问题，图像融合技术应运而生。
图像融合是指将多源图像信息进行整合，生成信息更丰富、全面、可靠的图像表示的过程。
双目摄像头图像融合技术则是将左右摄像头获取的图像进行融合，以弥补单个图像信息的不足，提高场景感知的完整性和准确性。
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