本发明公开了一种基于边缘导向和注意力机制的双目红外深度估计方法，涉及计算机视觉中的双目视觉技术领域，解决了因红外图像具有纹理不清晰、边缘模糊、特征不明显等缺陷而导致的深度估计精度低的技术问题，其技术方案要点是引入基于伽马校正和中值滤波的图像预处理模块以增强图像边缘和细节信息，为卷积神经网络提供更多可被挖掘的深层次特征表示；在高维特征图中构建混合注意力模块以获取待匹配特征间不同通道和空间位置的深度关联，促进后续网络进行有效的深度推理；同时引入边缘导向模块，构造“边缘‑深度”联合损失函数以生成边缘清晰、深度平滑且不存在深度空洞的前景深度