1、在人類生存的環(huán)境中，視覺是獲取信息、認知世界的重要途徑。計算機視覺的研究目標(biāo)是使計算機能夠通過二維圖像認知三維環(huán)境，包括認知三維環(huán)境中物體的形狀、位置、姿態(tài)和運動等，并能對他們進行描述、存儲、識別和理解。計算機視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個方面，可以說，需要人類視覺的場合幾乎都需要計算機視覺。
　　 立體視覺圖像特征點的提取和匹配是計算機視覺領(lǐng)域中的一項關(guān)鍵技術(shù)，是近幾年該領(lǐng)域備受關(guān)注的前沿方向和研究熱點。特征點提取和匹配技術(shù)對人臉識別

2、、三維重建和圖像拼接等方面的研究具有重要的作用和意義。
　　 本文針對計算機視覺中特征點的提取和匹配技術(shù)做了較深入的理論研究和大量的實踐工作。總結(jié)了有關(guān)特征點提取和匹配的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)字圖像和特征點的概念、立體匹配原理、視差測距原理、匹配基元的選擇、匹配約束條件以及對極幾何的相關(guān)內(nèi)容。詳細介紹了四種基于灰度的特征點提取算法，并結(jié)合實驗對各種算法進行分析和比較。重點研究了現(xiàn)階段被廣泛采用的SIFT特征點提取算法，并通過實驗驗證了