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提出了一种针对道路交通图像等大尺寸场景图像的测距算法,主要解决道路图像中存在的光照变化频繁,场景空间尺寸较大导致处理时间较长的问题,以在保证精确度的同时获得比普通双目立体匹配算法更高的速度.创新的使用了一种降采样Census算法来求出初始匹配代价,然后通过聚类算法将局部匹配代价聚合进行视差图优化,获得尺度较小的视差图,以便于后续进行障碍物检测目标识别等相关操作.实验表明,在道路交通场景,该算法能够在保证准确率的基础上极大的提高算法效率.