在立体匹配中,同时保证算法的精度和速度是一个技术难题。提出了一种基于贝叶斯理论的快速稠密立体匹配算法。将贝叶斯概率分布理论应用到立体匹配问题上，利用MSERDoG 算子提取支撑点,像素灰度值作为匹配代价、固定窗口作为代价聚合对其进行匹配，对匹配好的支撑点进行三角剖分，将支撑点的视差、梯度、三角剖分的线性系数及分割作为计算视差的先验概率条件，从而保证了有效的视差搜索空间，提高了匹配效率。最终通过最小化能量函数获得稠密的视差图。在国际标准Middlebury 平台进行实验，结果表明提出的算法匹配精度