在信息化数字时代,普通2D视频已经在某些方面不能满足人类日常生活和工作的需要,3D视频技术已成为目前科技发展的重要领域。其中,2D转3D技术可以将传统的平面视频转换为立体视频,该方法成本低且适用性强,但由于视频本身深度信息有限,得出的立体视频效果并不能满足实际需要。目前,获取深度信息的方法很多,其中利用立体匹配生成视差图像是目前最具发展潜力的研究课题之一。本文通过对传统立体匹配方法进行深入研究,在分析几种现有的视差图像估计方法的基础上,提出了改进的立体匹配视差图像估计方法,主要从以下几个方面开展了工作:(1)提出了一种基于确定区域检测和自适应视差修复的立体匹配方法,利用不同视点初始视差图像中视差值之间的内在关系,通过比较获得确定区域。在确定区域的基础上,采用图像颜色差异性和空间距离信息,计算自适应系数,对非确定区域进行修复。实验结果表明,该立体匹配方法成功修复了非确定区域内错误的视差信息,提高了获得的视差图像精度。(2)提出了一种基于可信度的视差校正立体匹配方法,基于立体匹配过程中的匹配代价,对获得的初始视差图像中每点进行可信度检测,以确定每个初始视差值的可信度,而后利用可信度,对初始视差图像进行校正。实验结果表明,该基于可信度的视差图像校正方法准确的检测了视差图像中的错误信息,并成功校正了错误的视差信息,提高了获得的视差图像精度。(3)提出了一种对应不同光照条件下立体图像的立体匹配方法,通过计算不同光照条件下立体图像直方图的累计分布函数,并对累计分布结果进行立体匹配,以减少不同光照条件对立体匹配的不利影响,增强了立体匹配方法的鲁棒性。在计算匹配代价时,通过图像分割信息和高斯加权函数来调整匹配点之间的比重,提高了立体匹配的精度。实验结果表明,改进的立体匹配方法成功的实现了对不同光照条件下的图像进行立体匹配并获得高精度视差图像。