随着计算机视觉技术的不断发展，立体视觉被广泛应用于虚拟现实、机器人导航、工业检测等领域。立体匹配是立体视觉中的关键技术之一，对立体视觉的发展具有举足轻重的作用，本文针对双目视觉中的立体匹配算法进行了深入地研究。　　 首先，本文研究和实现了常见的立体匹配算法，主要包括基于局部优化的区域匹配算法、基于全局优化的动态规划算法以及基于图割的匹配算法。实验表明，基于图割的算法在遮挡和低纹理区域具有较高的匹配精确度。　　 其次，本文研究和实现了基于Meanshift的图像分割算法。该算法通过调节空域宽带、色度域宽带和最小区域等参数，来控制图像分割的效果。通过大量的实验对比和分析，本文确定了使实验图像的背景和前景划分到不同区域的最佳参数值。　　 最后，本文研究和实现了基于全局优化的图割算法。在此基础上，对算法进行了改进。通过将基于Meanshift的图像分割信息融入到能量函数中，控制图像边缘处的视差跳变的惩罚值以及同一分割区域内的视差跳变的惩罚值，降低图像边缘处和缺乏纹理区域的错误匹配率。实验结果表明，该算法在图像边缘处和缺乏纹理区域得到了更精确的结果；与基于图割的立体匹配算法相比，可以得到更接近真实的视差图。