一、概念
立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
二、主要立体匹配算法分类
1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：
A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。）
B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大）
C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计）
2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为：
A、局部的立体匹配算法
B、全局的立体匹配算法
三、匹配基元（match primitive）
目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类：
1）在所有图象像素点上抽取量测描述子
A、像素灰度值（最简单