立體視覺是計算機視覺研究領域的重要課題之一，目的在于重構場景的三維幾何信息。立體視覺的研究具有重要的應用價值，其應用包括移動機器人的自主導航系統，航空及遙感測量，工業自動化系統等。
    通常立體視覺的研究方法可以分為以下三類：
   
    1、直接利用測距器（如激光測距儀）獲得程距（range data）信息，建立三維描述的方法。也就是程距法 (range data method)：
    根據已知的深度圖，用數值逼近的方法重建表面信息，根據模型建立場景中的物體描述，實現圖象理解功能。這是一種主動方式的立體視覺方法，其深度圖是由測距器(range finders)獲得的，如結構光(structured light)、激光測距器(laser range finders) 等其他主動傳感技術 (active sensing techniques)。這類方法適用于嚴格控制下的環境(tightly controlled domains)，如工業自動化方面的應用。
   
    2、僅利用一幅圖象所提供的信息推斷三維形狀的方法：
    依據光學成象的透視原理及統計假設，根據場景中灰度變化導出物體輪廓及表面，由影到形(shape from shading)，從而推斷場景中的物體。線條圖的理解就是這樣的一個典型問題，曾經引起了普遍的重視而成為計算機視覺研究領域的一個焦點，由此產生了各種各樣的線條標注法。這種方法的結果是定性的，不能確定位置等定量信息，該方法由于受到單一圖象所能提供信息的局限性，存在難以克服的困難。
   
    3、利用不同視點上的，或者不同時間拍攝的，兩幅或更多幅圖象提供的信息重構三維結構的方法：
    利用多幅圖象來恢復三維信息的方法，它是被動方式的。根據圖象獲取方式的區別又可以劃分成普通立體視覺和通常所稱的光流(optical flow)兩大類。普通立體視覺研究的是由兩攝像機同時拍攝下的兩幅圖象，而光流法中研究的是單個攝像機沿任一軌道運動時順序拍下的兩幅或更多幅圖象。前者可以看作后者的一個特例，它們具有相同的幾何構形，研究方法具有共同點，而雙目立體視覺是它的一個特例。