针对目前立体影像密集匹配精度和匹配速度相矛盾的问题,本文提出一种基于全局代价积聚路径的立体影像快速密集匹配方法(Global Aggregation Path Based Stereo Dense Matching,GAPM),能够快速取得鲁棒的密集匹配视差图。该方法设计一种全局的代价积聚路径,能够保证基准影像上每个像素的代价积聚受到整张影像上其余所有像素的影响。在全局路径上,本文采用动态规划优化的方法实现代价积聚,最终快速获得鲁棒的密集匹配视差图。该方法的时间复杂度远远低于传统的全局密集匹配算法,而匹配鲁棒性要优于传统的半全局密集匹配算法。本文采用Middlebury Benchmark标准数据集、无人机核线立体像对和航拍核线立体像对进行密集匹配试验,试验结果表明：本文所提出的算法与传统的半全局密集匹配算法的匹配时间基本一致,但是本文算法的匹配精度和匹配完整度均优于半全局密集匹配算法。