为提升半全局匹配（SGM）算法效率，提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段，通过对角线取点方式对局部二值模式（LBP）算子进行优化，降低时间复杂度和数据规模；代价聚合阶段，根据聚合逻辑选择5个方向进行扫描线优化，结合灰度相似性约束和距离约束条件，对聚合路径进行自适应权重赋值；再通过赢者通吃（WTA）策略计算初始视差值，通过左右一致性检测和二次多项式插值算法对视差图作进一步优化。最后算法在Middlebury 2.0和3.0数据平台上进行匹配效率验证，实验结果表明，所提算法相比SGM算法在不损失匹配准确度的情况下，代价计算阶段用时减少63.1%，代价聚合阶段用时减少39.3%，算法整体效率提升54.2%，达到效率提升的目的。

针对空气中极线几何不再适用于水下双目图像匹配以及尺度不变特征转换（SIFT）算法只能实现稀疏匹配的问题，提出了基于色彩分割的水下立体匹配算法。获取双目摄像机标定参数、参考图和待匹配图；推导参考图的特征点在待匹配图上对应的曲线表达式，同时利用均值漂移算法对参考图进行图像分割；用像素灰度差的绝对误差和算法进行匹配，根据图像分割结果对窗口内像素分配不同权重，并将搜索范围改为在对应曲线上，提高匹配精度。实验结果表明，该算法优于特征匹配SIFT算法，匹配精度有所提高，成功将区域匹配算法应用于水下图像稠密匹配。

针对特征点的稠密匹配问题，提出了一种视差生长与张量相结合的多基线稠密匹配算法。利用 SIFT特征提取方法在三视图中提取特征点，并用欧氏距离的方法进行粗匹配，使用所提取特征点的梯度方向特征计算梯度主方向角度差直方图，来去除误匹配，用得到的三视图匹配对计算三焦点张量和视差初值，用来引导稠密匹配。选取得到的两视图匹配点对作为根点进行视差生长，同时利用三焦点张量的点对应，得到三视图稠密匹配，并用视差初值引导匹配，以提高稠密匹配的精度。实验结果表明，本文方法计算出了稠密匹配，最后得到了精确的稠密视差图。