摘要
二维图像识别和立体匹配是计算机视觉领域的关键技术，广泛应用于机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域。
二维图像识别旨在从图像中识别和分类目标物体，而立体匹配则通过匹配双目相机拍摄的图像对来估计场景的深度信息。
MATLAB作为一种强大的科学计算和仿真工具，为二维图像识别和立体匹配算法的研究和开发提供了便利的平台。
本文首先介绍了二维图像识别和立体匹配的基本概念，然后回顾了近年来这两个领域的研究现状，重点阐述了常用的图像特征提取、目标识别、立体匹配算法，并分析了它们的特点和局限性。
此外，本文还讨论了MATLAB仿真平台在二维图像识别和立体匹配研究中的应用，并通过具体的仿真实验验证了不同算法的性能。
最后，对未来的研究方向进行了展望。
关键词：二维图像识别；立体匹配；MATLAB仿真；特征提取；目标识别；深度估计
近年来，随着计算机技术和人工智能的快速发展，计算机视觉技术取得了显著的进步，并逐渐应用于自动驾驶、机器人导航、医学影像分析、工业检测等各个领域。
其中，二维图像识别和立体匹配作为计算机视觉的两项基础性技术，受到了广泛的关注和研究。
二维图像识别是指利用计算机对图像进行分析和理解，识别出图像中存在的目标物体及其类别。
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