立体匹配是通过寻找同一实际场景在不同视角下获得的投影图像中投影点之间的一一对应关系,最终得到该实际场景的投影图像视差图,是整个立体视觉的核心部分。但是由于受噪声、遮挡、深度不连续区域和低纹理区域等因素的影响,立体匹配很难得到高精度的稠密视差图,仍然是一个具有挑战性的研究内容。本文主要从提高匹配精度同时有效降低时间复杂度的角度出发,着重研究立体匹配算法。在采用全局优化的立体匹配时,利用传统的基于像素点的置信传播算法进行消息传输存在两个不足:计算量大和单个像素点容易导致匹配误差。针对以上不足,本文将图像分割思想和置信传播算法相结合,提出基于图像分割的置信传播算法。算法通过图像分割、视差平面模板计算和模板全局优化分配等步骤实现。针对不同分割参数产生不同精度分割结果的问题,本文提出了一种能够衡量图像边缘准确性的评价指标,通过该评价指标能够选出更合适的分割参数,获得更高精度的分割结果。针对不准确初始视差容易降低视差平面模板集精度的问题,本文提出了基于区域约束的多窗口局部匹配算法来计算初始视差,获得了较高精度的初始视差图,同时提出了衡量视差校验准确性的评价指标,由此获得了较高准确性的可靠像素点,并通过这些可靠像素点计算出了较为准确的视差平面模板。在全局优化分配时,本文对消息传输和置信度传输进行改进,使之转换为在分割区域间的传输,实现各个分割区域的视差平面模板全局优化分配。本文基于图像分割的置信传播算法利用分割区域代替像素点,视差平面模板集代替视差搜索空间范围,消息传输转换为在分割区域间的传输,一定程度上降低了算法的计算量,同时利用图像分割的约束提高了算法对遮挡区域和缺少纹理区域的处理能力。实验结果表明,本文衡量图像边缘准确性的评价指标为图像边缘的准确定位提供了有效的指导,多窗口匹配算法和衡量视差校验准确性的评价指标的综合运用获得了较为准确的视差平面模板,基于区域置信传播算法计算量减小,获得了较准确的视差平面模板分布,最终使得本文立体匹配算法获得了较高精度稠密视差图。