计算机视觉技术是获取空间三维信息的一个重要手段,通过双目的立体视觉系统在三维信息获取、重建以及场景恢复中有着重要的应用,在气象遥感成像、机器人视觉导航、三维立体显示中获得了大量应用。作为双目立体视觉中的最后两个步骤,立体匹配和三维重建是当前研究的重点,科研人员提出了很多解决立体匹配的算法。但是受到图像纹理细节、噪声以及遮挡等客观条件所限,单一的立体匹配算法并不能得到高精度的致密视差图。本文对双目立体视觉系统进行介绍,采用了一种结合了图像分割方法和置信传播算法的立体匹配算法,解决了单一算法所出现的种种问题。图像分割算法是图像处理中的一个重要应用,是图像预处理的重要手段。置信传播算法是一种基于全局的能量最小化优化算法,通过图像像素间能量信息的传递,使构造出来的能量函数达到置信度最高、能量函数最优化的状态。本文首先使用均值漂移算法对参考图像进行分割,有相近灰度或者色彩的像素点被分到同一个分割区域里,这能够满足相同色彩区域视差变化缓慢的假设。由于均值漂移算法对图像的过分割,图像中的不连续区域被很好地保存而没有被弱化,这是使用该算法的理由。然后对立体像对用单一算法先进行初始匹配,得到稀疏的初始视差图。然后将初始视差图对应到分割图像上,每个分割区域有一个视差平面函数,用平面拟合方法,对每个分割区域进行视差平面函数拟合。为了得到更加精确的视差函数平面参数估计,对落在同一个视差平面上的分组区域重复进行平面拟合。在将立体匹配问题转化成为一个贴标签问题的能量最小化问题之后,把图像中的每个分割区域贴一个视差标签值,引入置信传播算法,采用消息传递机制使标签能量函数最小化,以实现立体像对的匹配。不同于传统的置信传播算法处理在单一像素点之间的信息、传递,本文中的图像信息传播发生在分割区域间,把时间复杂度上从像素相关改进到分割区域级,提升了算法的时间效率文章在对上述算法步骤进行了详细的说明之后,采用现有的立体像对进行实验,得到了较为精确的致密视差图像,算法的有效性得到了印证。