提出了一种基于共同视域的自监督立体匹配算法, 该算法根据视差的左右一致性来确定双目图像的共同可视区域, 从而抑制被遮挡区域产生的噪声, 为网络模型的学习提供了更加准确的反馈信号。研究结果表明：在没有任何标签数据的前提下, 所提算法的预测误差降低了11%~42%, 且与有监督立体匹配算法的性能相当。