门朝光，边继龙，李香

(哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨，150001)

立体匹配是计算机视觉领域中的一个热点问题，它通过匹配2幅或多幅图像获得对应点视差，再通过三角测量原理计算出景物的深度，在计算机视觉、立体测绘、航空摄影测量、遥感等领域有着广泛的应用。目前，虽然基于局部和基于全局的立体匹配方法[1]取得了一定进展，但由于匹配过程是一个病态过程，并且存在着大量的不确定因素，使得立体匹配仍然是一个活跃的研究领域。由于重复纹理、非纹理区域和遮挡的存在使像素点之间的匹配具有很大程度的不确定性，特别当立体像对不是在同一时间获取时，移动或消失的目标会使匹配变得更加困难。为解决上述因素的影响，在立体视觉领域中出现了另一个分支即小基高比立体匹配[2-8]。基于小基高比的立体匹配是指在摄影基线与摄像机高度比值较小，对目标物体进行拍照获得立体像对，再利用立体匹配技术获得对应点视差，最后，根据三角测量原理计算出物体的高程信息。基于小基高比的立体匹配算法中存在 1个相关基本等式[2-4](Central equation of correlation)，此等式把测量视差和真实视差联系起来，可在匹配结束后对相关基本等式进行求解以恢复其真实视差。通过求解此等式可以解决小基高比立体匹配中存在的边界膨胀问题即黏合现象。相关基本等式求解问题属于数学上的反问题，具有不适定性[9]，需要对相关基本等式进行正则化处理，使问题变得适定可解。……