立体匹配和阴影重建是实现图像三维重建的两种方法,各自有着长足的发展,同时也存在着各自的问题,是计算机视觉中的难点和热点问题。本文对阴影重建和立体匹配进行调研学习,对如何更好地进行场景物体的三维重建进行了深入研究。1.提出了一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法。该算法首先利用Mean Shift图像分割算法对左右图像对进行分割处理,从而得到分割域的深度范围约束;然后结合窗口匹配及可信度约束得到地面控制点;综合地面控制点和其所属分割域的深度一致性关系可以有效剔除部分不可信点;以地面控制点和分割域作为约束信息,对动态规划的数据能量项和遮挡能量项加入分割域关系约束,利用动态规划算法得到最终视差图。实验结果表明,该算法可得到较好的视差结果。2.提出了将阴影重建方法作为一种新的立体匹配全局特征算子的思想方法。将阴影重建方法引入到立体匹配中,利用阴影重建的深度结果作为立体匹配的一种特征,从而提高立体匹配准确率和鲁棒性。基于该理论,构造阴影重建特征向量,并以左右图像特征向量的相似度为基于颜色的立体匹配的附加约束。实验结果表明,该方法有效提高了立体匹配的准确率,获得了更为良好的匹配视差结果。