本发明公开了基于逐组SAD成本量和特征重利用的双目立体匹配算法，本发明提出采用逐组SAD的方法去计算成本量，相减可以更明确的表征特征间的相似性，区域的相减考虑了周围像素的信息和上下文信息，可以更加明确的计算特征间的相似性，与全相关和逐组相关相比，提高了成本量的准确性，为3D聚合部分提供了更加精确的信息，进而提高了立体匹配的精度；并且构建了基于稠密连接的特征重利用聚合网络，采用稠密连接的原理对代价聚合部分的多尺寸信息进行重复利用，减少了在编码解码过程中信息的丢失，在一定程度上提高了代价聚合网络的有效性，在不增加时间消耗的前提下，提高了聚合网络的效率，在没有增加时间的前提下进一步提高了匹配精度。