中文摘要：

本项目将提取立体图对中包含的视差信息和生成场景的多层描述作为一个整体进行研究，试图利用深度知觉和表面完全化之间的相互作用机制来融合客观上不完备的灰度和双眼视差信息以得到与观测数据不矛盾、并能正确反映景物深度分布的解答。拟从输入的立体图对和由它们计算得到的不完善的初始深度信息出发，研究获得整个场景的正确的深度信息并实现对整个场景的有意义的分割和描述的理论和方法，解决仅靠改进立体匹配算法和基于图像的景

结论摘要：

本项目将提取立体图对中包含的视差信息和生成场景的多层描述作为一个整体进行研究，试图利用深度知觉和表面完全化之间的相互作用机制来融合客观上不完备的灰度和双眼视差信息以得到与观测数据不矛盾、并能正确反映景物深度分布的解答。从输入的立体图对和由它们计算得到的不完善的初始深度信息出发，研究了获得整个场景的正确的深度信息并实现对整个场景的有意义的分割和描述的理论和方法，解决了仅靠改进立体匹配算法和基于图像的景物分割算法无法解决的一些问题。其中，作为研究的切入点和突破口，将重点研究立体图对中被遮挡边界和错觉轮廓的感知修复问题。以格式塔心理学的一些视觉组织原则为参考，建立了一个基于静电场的轮廓补全模型，实现了对被遮挡边界与错觉轮廓的感知修复，为正确获得存在被遮挡边界与错觉轮廓的三维场景的深度信息打下了基础。