1.一种基于空间平面约束的视差计算方法，其特征在于包括相机标定，平面标定，视差计算三个部分，所述相机标定采用张氏标定法得到相机的内外参数及反投影矩阵；平面标定采用棋盘格采集平面点集，再通过最小二乘法拟合得到平面方程；视差计算过程需要结合反投影矩阵和平面方程，在已标定好的双目系统基础上，最终通过空间平面约束关系计算得到任意一副校正图像上的任意点与另一幅校正图像上对应点之间的视差。

2.根据权利要求1所述的一种基于空间平面约束的视差计算方法，其特征在于具体包括如下步骤：步骤1：采用张氏标定法对双目相机进行标定，计算得到相机内外参数、畸变参数和反投影矩阵Q，其中反投影矩阵如公式(1)所示；

其中cx，cy分别表示左侧图像中心位置的平移x，y分量，k表示左摄像机投影中心到右摄像机投影中心的平移分量的X分量的倒数，q表示左侧和右侧图像中心距离的倒数，f表示焦距；

步骤2：计算双目图像的转换矩阵，将步骤1计算得到的相机内外参数以及畸变参数带入openCV中的initUndistort-RectifyMap函数，计算得到两幅图像对应的转换矩阵map1和map2；

步骤3：计算校正图像中棋盘格点阵的空间坐标，得到空间点集P；

步骤4：记平面方程为Z＝aX+bY+c，利用近似点集P求解平面方程中参数[a,b,c]，使其同时满足式(3)和(4)：且 且

式中S表示平面方程计算点与实际点之间的方差，a，b，c表示平面方程中的系数，分别表示S关于a，b，c的偏导；

步骤5：根据左侧校正图像或右侧校正图像上的任意特征点，计算得到平面Π上其对应的空间点坐标，具体步骤如下：步骤5.1：若已知左侧校正图像中的一个特征点N(xl,yl)，根据式(5)解得特征点的视差dl：式中f，k，q，cx，cy来自反投影矩阵Q，a，b，c来自空间平面方程，xl，yl为特征点在左侧校正图像上的像素坐标，未知量为视差dl；

步骤5.2：若已知右侧校正图像中的一个特征点N(xr,yr)，则左侧校正图像特征点可设为(xr+dr,yr)，根据式(6)可以解得视差dr：式中f，k，q，cx，cy来自反投影矩阵Q，a，b，c来自空间平面方程，xr，yr为特征点在右侧校正图像上的像素坐标，未知量为视差dr；

步骤5.3：将kd+q的值、反投影矩阵Q中参数cx，cy，f，以及特征点在图像上的坐标(xl,yl)或(xr+dr,yr)代入式(3)即求得该点的空间点坐标(X,Y,Z)。

3.根据权利要求2所述的一种基于空间平面约束的视差计算方法，其特征在于步骤3中的计算校正图像中棋盘格点阵的空间坐标，校正图像为计算过的双目图像，具体计算步骤如下：步骤3.1：对平面进行标定，将用于标定的棋盘格紧贴于平面之上，使用双目相机拍摄棋盘格得到左侧原图像和右侧原图像，分别将左侧原图像和右侧原图像代入Opencv自带的remap函数，计算得到左侧校正图像和右侧校正图像；

步骤3.2：使用openCV棋盘格角点检测函数findChessboardCorners检测步骤3.1得到的左侧校正图像和右侧校正图像，得到左侧和右侧匹配的角点集合U；

步骤3.3：根据公式(2)对U进行计算，得到空间点集P＝{pi＝(xi,yi,zi)|i＝0...n-1,(n≥3)}，其中n表示U中角点个数，pi表示点集P中第i个空间点；

式中(Xi,Yi,Zi)表示pi的空间坐标，cx，cy，f，k，q来自反投影矩阵Q。