在双目立体视觉系统中，立体匹配是关键步骤之一，其精度对后续的研究有着重大影响。Census算法由于具有简单明晰、运行效果好、实时性强等优点，被广泛采用。但Census立体匹配算法存在变换窗口中心点易受外界条件干扰、深度不连续区域匹配精度低等缺点，由此提出了一种新型的基于Census变换及引导滤波器的立体匹配算法。在Census变换阶段通过计算变换窗口周围的像素的平均值，降低了外界干扰的影响，同时在代价聚合阶段引入具有包边特性且计算量不依赖于滤波核大小的引导滤波器作为自适应权重。实验结果表明：所提算法在Middlebury测试平台上平均误匹配误差为6.03%，相较于目前Census立体匹配算法16.2%的平均误匹配率，匹配效果明显提高，且算法效率较高，具有较好的辐射不变性。

为解决裂隙灯转鼓装校时人眼对转鼓图像中的十字叉丝的中心距离计算存在的不确定性问题，提出一种基于改进的概率Hough变换的转鼓数字化装校技术。通过对原图像预处理、改进概率Hough直线检测、制定直线交点筛选规则，实现了高精度的转鼓图像十字叉丝直线检测和叉丝中心距离计算。实验表明，改进的概率Hough变换能够准确地检测图像中的十字叉丝，并将多余直线100%拟合成4条直线；利用交点筛选规则可以准确筛选出2个有效交点。该装校技术能够实现转鼓数字化装校，以数字信息来提示工人转鼓装校优劣，且能够满足转鼓生产线上的实际需求。