立体匹配算法根据什么进行分类分成基于特征的、基于相位的以及基于区域的匹配算法。

立体匹配算法根据处理的数据类型和方法，分成以下三种分类：

1. 基于特征的匹配算法

这种算法是通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，来进行匹配的。常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。这种算法适用于纹理复杂、物体特征明显的场景。

2. 基于相位的匹配算法

这种算法是通过计算图像的相位差来进行匹配的。常用的相位差计算方法包括基于自适应窗口大小的相位差计算、基于快速傅里叶变换的相位差计算等。这种算法适用于纹理不明显、物体边界清晰的场景。

3. 基于区域的匹配算法

这种算法是将图像分成小区域，在每个区域内进行匹配。常用的区域分割方法包括均值漂移、超像素分割等。这种算法适用于场景中物体大小不一、形状复杂的场景。