，匹配算法基础简单，可以尝试在现有的算法基础上进行算法改进与优化，提高算法的精度和效率；
3、本文中摄像机标定与匹配算法均依赖于Matlab实现的，对底层实现研究较少，可以尝试通过研究底层实现获得更多的知识支持，对双目视觉系统进行更深入的探究；
4、在本实验中后续工作可以增加采集的图片对，因为图像采集的光线和角度会影响实验结果。若光线较暗淡或图像与摄像头距离较近时会降低算法精度，
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f第四章总结与展望
因此可以增加实验原料，再就光线角度等指标进行筛选，提高算法精度。5、本设计采集的图片由于资源限制的问题，采集的图片中物体特征量少，
图片色彩单一，导致匹配算法效果不明显。6、可以采取图片增强技术对原始图片进行图像预处理。
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f参考文献
参考文献
1赵笑可基于全局能量最小化的立体匹配算法研究D南京理工大学20082陈林面向双目立体视觉图像的匹配技术D上海交通大学20133刘俸材谢明红王伟双目视觉的立体标定方法J计算机工程与设计2011324150815124王明明铁路大机与线路固定设施间距检测算法研究D西南交通大学20155李宁基于立体视觉的三维尺寸测量系统研制D合肥工业大学20136冯成义模拟目视实现空间定位系统的研究和应用D吉林大学20077隋婧金伟其双目立体视觉技术的实现及其进展J电子技术应用20043010468吴勇基于立体视觉的机器人图像动态检测系统D东华大学20099黄涛基于图像立体匹配的三维重建D广西师范大学200810Zha
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