伴随着电子、计算机技术的飞速发展,立体视觉作为计算机视觉领域的研究热点之一,其应用领域也在不断拓宽。由于双目立体视觉系统具有设备简单、成本低、人工干预少等优点,在立体视觉的研究中已经成为一种广泛应用的模型。立体匹配是双目立体视觉中的关键技术之一,其匹配的精度直接影响到三维重建的效果,能否有效地解决该问题对立体视觉的发展有重要影响。因此对双目视觉中立体匹配的研究不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实用价值。到目前为止针对立体匹配中存在的遮挡、深度不连续和弱纹理等技术难题,解决方案层出不穷,但是如何在保证匹配精度的情况下提高立体匹配算法的速度依然是富有挑战性的研究方向。论文围绕双目立体视觉系统框架,深入研究了立体匹配的核心理论与优秀算法。通过对视图匹配方法的分类、分析与比较,最终采取了一种基于局部匹配算法与全局匹配算法相结合,发挥各自优点的新思路。传统的基于动态规划(DP)的匹配方法是一种高效率的经典全局优化算法,由于只考虑基于扫描线的水平视差约束,得到的结果视差图会出现“条纹效应”。近年来针对这种条纹效应已经出现诸多改进的方法。改进的DP算法通过增加垂直一致性约束的途径来淡化条纹效应的影响,但边界误匹配率高的问题仍然存在。局部的立体匹配方法一般是基于窗口计算匹配代价,因此对于大的无纹理区域和遮挡边界问题具有局限性。本文利用改进的DP算法与局部线性滤波技术相融合的方法,不仅改善了DP算法和局部匹配方法各自的缺陷,还能够充分权衡立体匹配准确度和匹配算法复杂度的问题。通过对Middiebury权威测试平台提供的标准图像进行测试,实验结果证明：本文的方法不但匹配精度可与国际的一些前沿的立体匹配算法相当而且相对保持了原来DP算法的高效性。