立体匹配作为立体视觉的重要组成部分,是实现通过二维图像感知三维信息的核心技术。它的任务是计算和标识匹配图像的视差图,从而得到图像的深度信息。本文系统的介绍了立体匹配的相关理论,重点对立体匹配算法进行了研究,提出了自己的改进算法。本文基于自适应形状窗口代价聚集,提出了一种优化计算效率的快速匹配代价聚集方法,算法首先根据连续性约束为每一个像素定义两条正交的臂,进而计算自适应形状的聚集窗口,通过调整臂的定义方式,可以快速的计算臂长,算法通过使用快速聚集方法进行代价聚集计算,在不降低匹配质量的情况下,优化了算法的效率。本文基于动态规划算法,提出了一种优化边界处理的动态规划匹配算法,算法首先使用边缘检测技术检测图像边界信息,通过改变动态转移方程,使得边界像素可以在整个视差空间中选择视差值,而在物体表面使用平滑约束,限定相邻像素的视差选择范围。算法在不增加运算时问的情况下,很大程度的优化了边界像素的匹配质量。本文最终算法在改进边界处理的动态规划框架中,创新性的引入了快速自适应形状窗口代价聚集来优化匹配视差。实验表明,算法可以近实时性的获得高质量的匹配视差图,算法整体的匹配准确率较高。