1.基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，包含以下步骤：

步骤一：采用双目相机对物体进行拍摄，获取左、右两个相机拍摄的图像，并利用相机内外参数对照片进行矫正，使图片矫正为在同一平面拍摄所得；

步骤二：将矫正后的照片图像进行连续下采样，获得不同尺寸的图像；

步骤三：立体匹配，分别对步骤二中不同尺寸的图像进行代价匹配和代价聚合，代价匹配，把图像像素代价、颜色代价和梯度代价相融合，得到图像的匹配代价；利用图像的三个颜色分量RBG差的绝对值取平均作为颜色代价，同时利用Sobel算子算法获取图像梯度信息，将图像梯度差的绝对值取平均作为梯度代价；

代价聚合，对不同尺寸图像的代价匹配所得代价采用最小生成树和扫描线优化的聚合策略，计算并获得每个尺寸图像的初始视差图；再根据多尺寸聚合模型，获取原始尺寸图像的最优聚合代价；

步骤四：对所得聚合代价进行视差计算与视差优化，获取视差图；

步骤五：对矫正图片进行图像分割，确定待测量物体边缘像素点；

步骤六：根据三角测量法，计算出待测物体边缘像素点深度，计算出各顶点距离相机的距离，构建顶点现实世界的三维坐标，完成物体尺寸测量。

2.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤二中将矫正后的照片图像进行连续4次下采样，下采样操作缩小了图片尺寸，并保留了部分有效信息，获得5张不同尺寸的图像。

3.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤三中的图像像素代价是将中心像素点上下左右4个方向的2间隔像素与中心点进行平均运算，选出最大值和最小值，然后将窗口内各个像素点分别与中心像素点、最大值和最小值作比较，最后计算它们的代价均值作为图像像素代价，将颜色代价和梯度代价以0.11：0.89的权重进行相加，得到联合代价，将图像像素代价和联合代价，采用归一化结合的方法进行融合，得到代价匹配代价。

4.根据权利要求3所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，图像像素代价和联合代价的融合权值分别为15和35，融合公式为C(p,d)=2‑exp(‑CAG(p,d)/35)‑exp(‑CCensus(p,d)/15),式中CAG为颜色代价和梯度代价的联合代价 ,CCensus为像素代价。

5.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤三中的代价聚合使用最小生成树把图像视为一个四联通区域的图，将两像素点形成的边的权值定义为像素点的灰度差值，通过自底向上和自顶向下方法遍历最小生成树，得到最小生成树聚合代价；然后使用扫描线优化聚合策略，依次从图像不同方向，利用前一像素点聚合代价确定当前像素点聚合代价，最后利用各尺寸图像的聚合代价获取原始尺寸图像的最优聚合代价。

6.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤四中视差计算为选取每个像素的最小聚合代价所对应的视差值作为最终视差，视差优化采用一致性检查、唯一性检测及中值滤波方法，其中，一致性检查用于检查视差图中的不一致性像素，唯一性检测用于检测视差图中的不唯一性像素，而中值滤波用于平滑视差图中的噪声。

7.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤五利用图像分割技术对矫正后的图像进行图像分割，得到待测物体的轮廓信息，并使用最小四边形框出物体轮廓，获取四边形四个顶点的坐标。

8.根据权利要求1所述的基于双目视觉的立体摄影测量方法，其特征在于，所述步骤六中，各顶点距离相机的距离计算步骤：点P为待测物体上的某一点，Ol和Or分别为两个相机的l r l r光心，点P在两个相机感光器上的成像点分别为X和X ，Xl和Xr分别为成像点X和X到各自平面左边缘的距离，f为相机焦距，B为两相机中心距，Z为欲求得的深度信息，经过矫正后两个相机像平面精准位于同一平面上，利用三角形关系，得到像素点距离相机的距离 ；

通过S5中所得待测物体的最小四边形顶点坐标，计算出各顶点距离相机的距离，即得出了各顶点现实世界的三维坐标，使用欧式方程，计算出四个顶点间的真实距离，至此实现了对物体尺寸的测量。