該環(huán)節(jié)的主要操作包括噪聲去除、圖像增強(qiáng)、畸變校正：通過高斯濾波、中值濾波等算法剔除圖像中的傳感器噪聲與環(huán)境干擾噪聲；通過直方圖均衡化、對(duì)比度拉伸等技術(shù)增強(qiáng)圖像紋理對(duì)比度，尤其針對(duì)光照不均的場(chǎng)景，需采用自適應(yīng)光照校正算法平衡不同視角圖像的亮度差異；畸變校正是關(guān)鍵步驟，通過相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定結(jié)果，利用畸變模型（如Brown-Conrady模型）修正鏡頭徑向畸變與切向畸變，將畸變圖像還原為理想的針孔成像圖像，避免畸變導(dǎo)致的同名點(diǎn)匹配誤差。第三個(gè)環(huán)節(jié)是特征提取與同名點(diǎn)匹配，這是立體視覺重建的核心執(zhí)行環(huán)節(jié)，直接決定視差計(jì)算的準(zhǔn)確性。特征提取的目標(biāo)是從預(yù)處理后的圖像中提取具有唯一性、穩(wěn)定性與可區(qū)分性的特征點(diǎn)（如角點(diǎn)、邊緣、紋理特征），常用算法包括SIFT（尺度不變特征變換）、ORB（具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺度不變性的特征算法）、SURF（加速穩(wěn)健特征）等，其中ORB算法因速度快、對(duì)光照變化適應(yīng)性強(qiáng)，被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)重建場(chǎng)景；對(duì)于紋理稀疏或無紋理的目標(biāo)（如光滑金屬件、白色塑料件），需采用基于邊緣、輪廓或人工標(biāo)記點(diǎn)的特征提取方式。同名點(diǎn)匹配則是在不同視角圖像中尋找對(duì)應(yīng)同一空間點(diǎn)的特征點(diǎn)，首先通過特征描述子的相似性（如歐氏距離、漢明距離）進(jìn)行初步匹配，再通過幾何約束剔除誤匹配點(diǎn)——最常用的是極線約束，基于相機(jī)外參標(biāo)定結(jié)果，確定某一特征點(diǎn)在另一幅圖像中的可能匹配區(qū)域（極線），僅在極線附近搜索匹配點(diǎn)，大幅提升匹配效率與精度；此外，還可結(jié)合單應(yīng)性約束、RANSAC算法（隨機(jī)抽樣一致性算法）進(jìn)一步剔除異常匹配點(diǎn)，確保匹配結(jié)果的可靠性。第四個(gè)環(huán)節(jié)是視差計(jì)算與深度恢復(fù)，核心是將匹配后的同名點(diǎn)轉(zhuǎn)化為視差圖，再通過視差與深度的映射關(guān)系求解三維坐標(biāo)。視差計(jì)算算法可分為稀疏視差計(jì)算與稠密視差計(jì)算：稀疏視差計(jì)算僅針對(duì)匹配成功的特征點(diǎn)計(jì)算視差，適用于對(duì)重建速度要求高、無需完整表面信息的場(chǎng)景（如目標(biāo)定位）；稠密視差計(jì)算則針對(duì)圖像中的每個(gè)像素計(jì)算視差，生成完整的稠密視差圖，適用于需要高精度完整三維模型的場(chǎng)景（如文物重建、工業(yè)檢測(cè)）。常用的稠密視差計(jì)算算法包括塊匹配算法（BM）、半全局匹配算法（SGM）、基于深度學(xué)習(xí)的視差估計(jì)算法等，其中SGM算法通過融合多個(gè)方向的路徑代價(jià)，在速度與精度之間取得較好平衡，是工業(yè)級(jí)重建場(chǎng)景的主流選擇；基于深度學(xué)習(xí)的算法（如PSMNet、GCNet）則通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征與視差映射關(guān)系，在復(fù)雜光照、遮擋場(chǎng)景下的匹配魯棒性更強(qiáng)，視差圖精度更高。得到視差圖后，結(jié)合相機(jī)內(nèi)參（焦距）與基線距離，通過視差-深度映射公式（深度Z = 焦距f × 基線B / 視差d）即可求解每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的三維深度信息，生成稀疏或稠密的三維點(diǎn)云。第五個(gè)環(huán)節(jié)是點(diǎn)云優(yōu)化與三維建模，核心是提升三維數(shù)據(jù)質(zhì)量，生成完整、精準(zhǔn)的三維模型。初步生成的點(diǎn)云通常存在噪聲、冗余點(diǎn)、缺失區(qū)域等問題，需通過點(diǎn)云濾波算法（如統(tǒng)計(jì)濾波、半徑濾波、雙邊濾波）剔除噪聲點(diǎn)與孤立點(diǎn)，通過點(diǎn)云簡(jiǎn)化算法（如體素柵格下采樣）減少冗余點(diǎn)，提升后續(xù)處理效率；對(duì)于多視角重建形成的多片點(diǎn)云，需通過點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)（如ICP算法、NDT算法）將不同視角的點(diǎn)云統(tǒng)一到同一世界坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云拼接；針對(duì)點(diǎn)云缺失區(qū)域，可通過插值、曲面擬合或多視角融合的方式進(jìn)行補(bǔ)充。