首先通過特征提取算法（如SIFT、ORB、SURF）從多視角圖像中提取具有唯一性與穩(wěn)定性的特征點（如角點、紋理、邊緣），然后通過特征描述子的相似性比對，初步匹配不同圖像中的同名特征點；為剔除誤匹配點，需引入幾何約束（如極線約束、單應性約束），利用多相機間的標定參數限制特征點的匹配范圍，提升匹配精度；最后基于精準匹配的特征點，通過視差計算算法（如塊匹配算法、半全局匹配算法SGM、基于深度學習的視差估計算法）生成稠密或稀疏的視差圖，視差圖的精度直接決定后續(xù)三維坐標求解的準確性，因此該技術需在匹配速度與精度之間尋求平衡，滿足不同應用場景的需求。三維重建與優(yōu)化技術是核心輸出技術，其核心目標是將視差圖轉換為精準的三維點云或三維模型，并通過優(yōu)化算法提升三維數據的質量。通過三角測量原理將視差圖轉換為三維點云后，點云數據通常存在噪聲、冗余點或缺失區(qū)域，需通過點云濾波（如高斯濾波、統(tǒng)計濾波）剔除噪聲，通過點云拼接與融合補充缺失區(qū)域；對于需要三維模型的場景，還需通過點云配準、網格化、紋理映射等技術，將稀疏或稠密點云轉換為具有紋理信息的三維模型；同時，為進一步提升三維數據的精度，需引入全局優(yōu)化算法（如光束平差法BA），結合多視角圖像的約束信息，對相機參數與三維點云坐標進行聯合優(yōu)化，消除累積誤差。此外，針對動態(tài)場景，還需引入目標跟蹤技術，將連續(xù)幀的三維點云關聯起來，實現動態(tài)目標的三維運動軌跡追蹤，拓展多相機立體視覺的應用邊界。多相機立體視覺的兩大核心目標是“高精度三維感知”與“魯棒性場景適應”，這兩大目標指引著核心原理與關鍵技術的發(fā)展方向。高精度三維感知是多相機立體視覺的核心價值體現，要求系統(tǒng)能夠精準恢復目標的三維空間坐標與結構，精度需達到毫米級甚至微米級，以滿足工業(yè)檢測、精密制造等高端場景的需求；為實現這一目標，需不斷優(yōu)化相機標定精度、提升特征匹配的準確性、優(yōu)化三維重建算法，同時提升硬件水平（如采用高分辨率相機、高精度標定板）。魯棒性場景適應則要求系統(tǒng)能夠在復雜場景（如光照變化、目標遮擋、動態(tài)干擾、惡劣天氣）下穩(wěn)定輸出精準的三維信息，這是多相機立體視覺從實驗室走向實際應用的關鍵；為實現這一目標，需發(fā)展具有強適應性的特征提取與匹配算法、引入多模態(tài)數據融合（如融合深度相機、熱成像相機數據）、構建動態(tài)自適應標定與優(yōu)化機制，提升系統(tǒng)對環(huán)境干擾的抵抗能力。綜上所述，多相機立體視覺的核心是“以三角測量與視差匹配為原理，以相機標定與同步、特征匹配與視差計算、三維重建與優(yōu)化為關鍵技術，以高精度三維感知與魯棒性場景適應為目標”的完整技術體系，其本質是通過多視角協(xié)同感知，實現二維圖像到三維空間的信息轉換，為各類需要空間維度信息的應用提供核心支撐。隨著計算機視覺算法的升級、硬件技術的進步，多相機立體視覺的核心能力將不斷提升，在工業(yè)自動化、智能機器人、自動駕駛、虛擬現實等領域的應用將更加廣泛深入。