El emparejamiento estéreo es un problema desafiante, especialmente para la visión por computadora, por ejemplo, la televisión tridimensional (3DTV) o la visualización en 3D. Las mapas de disparidad de las secuencias de video deben ser estimados. Sin embargo, las secuencias de disparidad estimadas pueden causar errores de parpadeo no deseados. Estos errores resultan en una mala calidad visual para el video sintetizado y reducen la información de codificación de video. Para resolver este problema, aquí proponemos un método de refinamiento de disparidad espacio-temporal para el emparejamiento estéreo local utilizando la estrategia de segmentación lineal iterativa simple (SLIC), detección de valores atípicos y refinamientos de los dominios temporales y espaciales. En la detección de valores atípicos, la región segmentada en la disparidad inicial se utiliza para distinguir errores en la disparidad binocular. Basándonos en la similitud de color y la diferencia de disparidad, recalculamos el costo agregado para determinar disparidades adaptativas para recuperar los errores de disparidad en las secuencias de disparidad. Los errores de parpadeo también se eliminan de manera efectiva y los límites de los objetos se conservan bien. Los experimentos utilizando conjuntos de datos públicos demostraron que nuestro método propuesto crea mapas de disparidad de alta calidad y obtiene una alta relación señal-ruido pico en comparación con los métodos de vanguardia.