立体视觉是从一个场景的多个二维视图中提取三维信息的过程。立体视觉被用于高级驾驶员辅助系统(ADAS)和机器人导航等应用，在这些应用中，立体视觉被用来估计从摄像机到感兴趣的物体的实际距离或范围。
通过估计场景中各点的相对深度，可以从一对图像(也称为立体图像对)中获得三维信息。这些估计用立体视差图表示，立体视差图是通过匹配立体对中的对应点来构造的。
使用一对立体图像(左上和右上)重建一个场景。为了使视差可视化，将右侧通道与左侧通道相结合以创建一个复合(中左)。还显示了场景的视差图(中右)和场景的3D渲染图(中下)。参见MATLAB代码示例和解释．
对立体图像进行校正以简化匹配，使一幅图像中的对应点可以在另一幅图像的同一行中找到。这将二维立体对应问题简化为一维问题。立体图像校正有校正和未校正两种方法。未经标定的立体图像校正是通过确定一组匹配的兴趣点，估计基本矩阵，然后得到两个投影变换来实现的。校准立体校正使用来自立体相机校准过程的信息。
矫正立体图像对。注意，匹配点位于同一行。参见MATLAB代码示例和解释．
立体浮雕显示标定的立体图像校正。参见MATLAB代码示例和解释。
立体相机标定用于确定立体对中摄像机的内在参数和相对位置，这些信息用于立体校正和三维重建。
校准立体声对使用棋盘模式使用立体相机校准应用．
立体视觉还被用于3D电影录制和制作、物体跟踪、机器视觉和距离传感等应用。有关立体视觉的更多信息，请参见计算机视觉工具箱™．
