視点の異なる2枚の画像から3次元情報を算出するステレオマッチングに関する研究が盛んに行われている．これまでに様々な手法が提案されているが，多種多様な画像に対して高精度かつ高速に処理を行うのは困難である．先に筆者らの研究グループは，進化型神経回路網のひとつであるセルラーRFCN(Cellular Real-valued Flexibly Connected Neural Network)を提案し，画像処理に対する有効性を示してきた．本研究では，CRFCNを用いて視差を伝搬させることによってステレオマッチングを行い，多種多様な画像に対して高精度かつ高速に視差を算出する方法を提案する．