针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及归一化互相关(NCC)算法处理水下图像计算量大等问题，提出了一种基于最佳搜索域的水下图像区域匹配算法。对双目摄像机进行标定得到相关参数，并获取参考图和待匹配图；运用曲线极线约束计算出与空气中极线的最大偏离值，确定最佳搜索域；用NCC进行匹配，将原来的线性搜索改为在最佳搜索域中进行多行搜索，提高匹配精度；并应用盒滤波技术加速，提高匹配速度。实验结果表明，该算法达到了尺度不变特征变换(SIFT)算法的匹配精度，可以应用在整幅图中进行稠密匹配，且运算

针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度