当前,双目立体匹配是研究的热点话题之一。本文主要是针对立体匹配中遮挡区域和弱纹理区域难匹配的问题,本文提出了一种立体匹配视差估计方法,主要研究工作如下:(1)针对相似度测度函数对场景颜色、边缘以及光照强度适应性不强的问题,提出了加权融合AD、梯度幅值和相角、Census匹配代价融合函数的算法。在计算匹配代价时,通过加权融合系数对视差图性能和误匹配率的影响曲线图确定了最佳系数。(2)针对弱纹理区域内部以及弱纹理区域交界处误匹配率较高的问题,提出基于纹理特征的可变权值代价聚合算法。根据相邻像素的颜色差异性和纹理特征信息,计算在固定路径下的可变权值系数,将聚合后的匹配代价通过“WTA”选择初始视差集。通过对代价聚合改进前后的匹配结果进行分析对比,结果表明,该算法的提出有效解决了弱纹理区域匹配精度低的问题。(3)由于遮挡区域和弱纹理区域仍然可能存在错误匹配问题,提出改进的后处理方法。对无法通过一致性检测的像素进一步进行检测,检测出属于弱纹理区域的不确定像素点,对这些像素点的匹配代价值进行修正和二次聚合,获得最终视差,从而在保证整体匹配效果不变的情况下,提高了弱纹理区域和遮挡区域精度。