立体视觉是从场景的多个2D视图中提取3D信息的过程。立体视觉用于高级驾驶员辅助系统（ADAS）和机器人导航等应用中，其中立体视觉用于估计目标与摄像机之间的实际距离或范围。
通过估计场景中点的相对深度，可以从一对图像（也称为立体对）中获得3D信息。这些估计值在立体视差图中表示，立体视差图是通过匹配立体对中的对应点构建的。
使用一对立体图像（左上角和右上角）重建场景。要可视化视差，将右通道与左通道组合以创建合成（左中）。还显示了场景的视差贴图（右中）和场景的3D渲染（下中）。有关MATLAB代码和说明，请参见示例.
对立体图像进行校正以简化匹配，这样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。立体图像校正有两种方法，校准和未校准校正。未校准立体图像校正通过确定一组匹配的兴趣点，估计基本矩阵，然后导出两个投影变换来实现校正。校正的立体校正使用来自立体相机校正过程的信息。
校正立体图像对。请注意，匹配点位于同一行上。有关MATLAB代码和说明，请参见示例.
显示校准立体图像校正的立体立体浮雕。有关MATLAB代码和说明，请参见示例。
立体摄像机标定用于确定立体对中摄像机的固有参数和相对位置，该信息用于立体校正和三维重建。
使用棋盘格图案校准立体声对立体摄像机校准器应用程序.
立体视觉还可用于3D电影录制和制作、目标跟踪、机器视觉和距离感测等应用。有关立体视觉的详细信息，请参见计算机视觉工具箱™.
