立体匹配是立体视觉中最困难的一个环节,立体匹配要解决的问题就是从多幅图像中找出匹配的特征,计算参考图像中每个特征的视差值。本文将立体匹配划分为两个问题域:选择合适的匹配基元,建立正确的匹配规则。在对立体匹配算法进行了全面、系统分析的基础上,对立体匹配的四大关键技术:特征空间,相似性度量,搜索空间和搜索策略进行了深入的研究。为了在提高视差计算精度的同时具有较高运算效率,本文着重研究了如何提高匹配算法的精度和实时性,提出了一种利用边缘分割扫描线所得到的线段作为匹配基元的全局匹配方法,算法分为两个部分:线段基元的提取和树型结构的动态规划。首先,把Canny边缘提取和图像分割结合起来,充分利用了边缘检测算子定位准确的特点,以及图像分割能快速高效的提取图像的有用信息的特性,使用动态阈值法求取Canny算子的高低阈值,计算图像边缘,利用边缘将扫描线分割为线段,分割线段的长度可以根据图像的状况进行调整,从而在保证视差计算精度的同时大大提高了计算速度。然后,以分割后的线段作为结点构建生成树,使用树型动态规划算法计算基元的视差值,动态规划是全局匹配规则中时效性最好的方法。和传统的基于扫描线的方法不同,树型动态规划算法增加了扫描线之间的约束,任一基元的视差值和其它所有的基元有关,保证每个基元得到全局最优视差。实验表明这种算法具有较高的精度和较好的实时性。