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为了获得连续稠密的视差图像,提出了一种基于改进Census变换和网状代价聚合的立体匹配方法。在初始匹配代价计算中,用灰度排序剔除极值的方法获取参考像素,改善Census变换对于亮度差异的抑制效果。在代价聚合计算中,采用SLIC超像素分割方法对图像进行区域划分,在区域内按照网状搜索去寻找邻域像素,并根据邻域像素距离待匹配像素的远近配置权重,完成待匹配像素的代价聚合。实验结果表明,提出算法计算出的视差图像,坏像素比例低、视差连续而稠密,其性能与Middlebury平台上排名第一的LocalExp算法接近。