将下面这段话改写降低重复率：尹传历等38人采用均值平移算法将参考图像根据颜色信息快速聚类之后计算初始视差图将分割结果作为能量视差函数的一个参考项最后采用图割算法求取使全局能量最小的视差最优分配。此种基于图像分割的立体匹配方法的理论基础认为分割区域块内的视差变化是平滑的。因此与其他基于图像分割的立体匹配算法相比此类算法可有效地处理大块低纹理区域匹配精度高更有利于估计视差图的边界。并且上述算法通过分割

尹传历等[38]人提出了一种基于均值平移算法的立体匹配方法，该方法通过颜色信息将参考图像快速聚类，并计算初始视差图。分割结果作为能量视差函数的一个参考项，采用图割算法求取使全局能量最小的视差最优分配。此种方法基于图像分割，认为分割区域块内的视差变化是平滑的，能够有效地处理大块低纹理区域，匹配精度高，更有利于估计视差图的边界。此外，该方法通过分割减少了匹配基元，运算速度更快，能够很好地解决边界模糊和低纹理区域的误匹配问题。