随着信息技术不断的发展,计算机视觉逐渐变成比较热门的研究领域,在双目视觉中,双目立体匹配被广泛应用。双目立体匹配的精度与效果会直接对三维重建产生影响,而双目立体匹配也存在很多影响效果的因素,因此解决双目立体匹配中的匹配精度问题在双目立体匹配算法中起着关键性的作用。AD-Census算法是将AD算法和Census算法进行融合,算法可以减少噪声的影响,在灰度变化小的平滑区域和纹理区域匹配效果较好,但是算法仍然存在很多不足,比如AD-Census算法在确定支持域时支持域设立不理想,在弱纹理区域匹配精度不高。根据这些不足,分析AD-Census算法在匹配过程中容易引起误匹配的原因,对算法进行了改进。首先在匹配代价计算阶段为了克服算法过分依赖中心像素的问题,本文算法采用窗口均值替代中心像素,利用HSV颜色模型来取代传统的RGB颜色模型,加入梯度算法同时结合AD-Census加权融合作为匹配代价,以此提高代价计算阶段的匹配精度;在代价聚合阶段采用改进十字交叉法来进行代价聚合,提高弱纹理重复纹理匹配精度;在视差计算阶段采用“胜者为王”策略计算聚合后的最优视差值;在视差优化阶段首先采用左右一致性检测的方法,用背景填充的方法来填充遮挡区域,继而采用四方向扫描线优化的方法提高重复纹理匹配精度,利用亚像素求精的方法提高改进的AD-Census算法的整体匹配精度,同时利用均值滤波对图像进行平滑优化,最后得到最终优化的视差图,在算法整体匹配精度上有所提高。