立体匹配算法matlab
时间: 2023-08-28 12:18:45 浏览: 52
立体匹配算法是用来计算图像中不同视角下对应点的深度或视差值的算法。在Matlab中,可以使用SAD(Sum of absolute differences)算法进行立体匹配。
SAD算法的基本思想是计算两个图像块中对应像素值之差的绝对值之和,并选择最小值作为匹配结果。这个算法通常用于图像块匹配,用于评估两个图像块的相似度。在SAD算法中,需要反复计算差值、绝对值和求和的过程,这是存在冗余计算的。
在Matlab中,可以通过将左图和右图进行相减得到差值图像,然后利用窗口在差值图像上滑动,计算窗口内的差值之和。最后,根据差值之和的最小值确定视差值。
具体的代码实现包括读取左图和右图、设置窗口大小和最大视差、计算差值图像、计算窗口内的和、找到最小的视差值,并显示结果。
这是一份简单的立体匹配算法的Matlab代码示例,其中使用了SAD算法进行匹配。在这个示例中,使用了两幅灰度图像进行匹配,<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [17.立体匹配——匹配两个图 Matlab实战,立体效果_3](https://blog.csdn.net/sw3300255/article/details/84556461)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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