为快速而准确地得到稠密视差图,提出了一种基于限制搜索空间的动态规划立体匹配算法。该算法以动态规划立体匹配方法为基础,通过初始匹配序列限制搜索空间以减少搜索变量个数。同时,提出一种基于自适应权重的多窗口累积策略来提高匹配精度,并在平滑性限制中引入亮度梯度以避免在物体边界的视差不连续处产生过度惩罚。实验结果表明,该匹配算法在匹配速度和匹配精度上都有很大的提高,是一种简单有效的立体匹配算法。

针对目前立体匹配中存在的匹配精度和匹配速度很难兼顾的问题，提出了一种基于稳定特征点和SLIC超像素分割算法的快速立体匹配。利用SURF算法高速有效地提取出特征点进行匹配，并且利用三角剖分的方法对稳定特征点作进一步处理，以此匹配作为先验知识来减少其余各点的匹配误差和搜索空间，同时又加入了SLIC超像素分割算法的限制因素进一步提高精度，这样使得立体匹配算法在精度上和速度上都得到了很好的提高。对Middlebury 中的标准数据进行测试的结果表明，该算法能较为快速准确地获得视差。