matlab 立体匹配

立体匹配是一种用于计算图像中不同视角下的像素之间的视差（即深度）的算法。其中，SAD（Sum of absolute differences）是一种常用的图像匹配算法，用于评估两个图像块的相似度。该算法通过计算每个像素对应数值之差的绝对值求和来确定最佳匹配。具体流程包括计算图像差异、计算窗口内的和、找到最小的视差，并生成视差图。\[1\]

在立体匹配中，还可以使用视差空间图（Disparity Space Image，DSI）来计算匹配代价。匹配代价是指计算参考图像上每个像素点与目标图像上对应点的匹配代价值，可以存储在一个三维数组中。设计抗噪声干扰、对光照变化不敏感的匹配代价可以提高立体匹配的精度。匹配代价的设计在全局算法和局部算法中都是研究的重点。\[3\]

在MATLAB中，可以使用SAD算法或其他立体匹配算法来进行立体匹配。通过计算图像差异、窗口内的和以及最小视差，可以生成视差图，从而实现立体匹配的效果。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [立体匹配SAD算法matlab实现](https://blog.csdn.net/laoliaixuexi/article/details/87640540)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于基于全局差错能量函数的双目图像立体匹配算法matlab仿真,并提取图像的深度信息](https://blog.csdn.net/hlayumi1234567/article/details/127893214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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