基于耦合神经网络的立体匹配法是一种先进的计算机视觉技术，旨在通过模拟人类双眼视觉系统来估计场景的深度信息。该方法利用两个相互耦合的神经网络（通常为卷积神经网络CNN），分别处理左右视图的图像数据，通过特征提取、匹配代价计算和视差优化等步骤，最终生成高精度的视差图。耦合神经网络的设计能够有效捕捉左右图像之间的对应关系，同时通过共享权重或特定设计的耦合机制，增强网络对遮挡、弱纹理区域等挑战性场景的鲁棒性。与传统立体匹配方法相比，基于耦合神经网络的方法在精度和效率上均有显著提升，广泛应用于自动驾驶、三维重建、增强现实等领域。