Face au problème du taux élevé d'erreurs d'appariement et de la charge de calcul importante dans l'algorithme de stéréomatching PatchMatchStereo lors de la mise en œuvre de plans inclinés, causé par l'utilisation d'une fonction aléatoire pour générer les paramètres du plan, une algorithme de stéréomatching basée sur une contrainte de cohérence locale est proposé. Tout d'abord, en effectuant un appariement clairsemé des pixels de l'image, des points de support avec une haute confiance de disparité sont obtenus; ensuite, par triangulation, un plan triangulaire est défini pour chaque pixel de l'image, les paramètres du plan sont calculés et attribués aux points dans ce plan; puis, par propagation itérative, des paramètres de plan plus précis sont trouvés pour chaque pixel, construisant un modèle de fenêtre parallèle de cohérence locale; enfin, la disparité est calculée via les paramètres du plan et optimisée par un post-traitement de la disparité. L'algorithme a été testé sur l'ensemble de données standard de la troisième version de la plateforme d'évaluation Middlebury, les résultats expérimentaux montrent que le taux moyen d'erreurs après traitement a diminué de 4,39 % par rapport à l'algorithme PMS, avec une baisse maximale de 15,42 % pour une image individuelle. Cet algorithme améliore l'efficacité du traitement d'images tout en réduisant le taux d'erreurs, montrant une supériorité notable par rapport aux autres algorithmes.

triangulation;fenêtre parallèle;propagation itérative;traitement d'images;cohérence locale