立体匹配是立体视觉领域的核心技术,其匹配精度与匹配速度直接决定了双目立体视觉技术在现实当中的应用范围。建立一种好的立体匹配算法,在确保精度的前提下提高现有的匹配速度,将会大大改善立体视觉技术在强实时性场合下的应用现状。目前立体匹配算法大都以追求高匹配精度为目的,这样会造成匹配时间过长,不利于实时场合的应用。从立体视觉领域现有水平来看,短时间内难以解决匹配时间与匹配精度之间相互制约的这种瓶颈问题。为此本文将经济学领域的物流配送路径优化技术应用于立体匹配中,力求解决匹配时间与匹配精度相互制约的问题。立体匹配就是尽量快速、准确地找到两幅图像上对应的匹配点,求取视差,得到三维信息。而物流配送是指配送网络在地理空间上寻找一条可以使总体消耗(费用、路程、时间)最低的最优线路。立体匹配与物流配送路径优化两者虽然在不同领域发展,但在理论上却有着极大的相似性。本文首先用金字塔算法对图像进行抽样,构建一系列不同分辨率图像,在低分辨率图像上求出可信度最高的少数控制点(配送中心),再从高分辨率图像上进行初始匹配代价求取,构建最初的视差空间图像。用物流网络的构建方法,结合低分辨率图像上的控制点对初始视差空间图像进行修正,之后用物流配送路径优化的强实时性的节约算法,在此视差空间图像上求取最终视差。在算法的各阶段要充分考虑匹配精度和匹配时间两项指标,并进行合理分配。通过仿真实验,结果表明相对于传统的立体匹配算法,这种新方法可以在匹配精度保证的前提下对匹配速度有很大的提高。