程时文，林志贤，郭太良

(福州大学物理与信息研究工程学院，福建福州350000)

责任编辑:许 盈

立体匹配是计算机视觉领域的一个技术难题，其实质是在一定匹配约束条件下寻找同一目标图像在不同拍摄角度上相应像素点间的一一对应关系。从研究的现状来看，学者们提出了许多种立体匹配算法，根据匹配约束条件的差异性，可将立体匹配算法［1－2］分为两种，一种针对像素小邻域进行局部约束匹配的方法［3－5］，其特点是运行速度快、精度较高，但在遮挡区域的匹配效果较差;针对这一问题，一些学者提出了另一种全局匹配算法，即通过对整幅图像进行全局约束，相较而言，此类算法能够实现较低的误匹配率，但计算的复杂度较高。全局匹配算法主要包括:置信度传播(Belief Propagation，BP)［6－7］、动态规划(Dynamic Programming，DP)［8－11］、图 切割(Graph Cuts，GC)［12］等。此类匹配算法由于计算复杂度比较高，导致算法无法达到实时性的要求。因此在实时性要求较高的情况下，一般会选用DP算法，DP是全局算法中一种较典型的优化方法，它避免了非确定多项式(Non－Deterministic Polynomial，NP)问题，同时具有匹配效果良好、运行效率较高的特点。

但是，大部分DP算法有一个较为明显的不足，即视差图容易出现横向的“条纹”瑕疵，究其原因是缺少行、列方向上连续视差结果的融合。针对上述问题，诸多学者做了一些有建设性的研究。Birchfield等人［13］提出将竖直方向匹配度较高的区域视差拓展到低可信度区域的做法，该算法虽然实现了较快的运行速率，但扫描线间的……