matlab视差图计算

matlab中可以使用自带的disparity函数（BM方法）来计算双目视差。这个函数可以通过比较左右两幅图像中的像素强度差异，来计算出每个像素的视差值。视差图显示了不同物体在相机平面上的距离差异。另外，还可以使用其他算法比如SGM算法来计算视差图。

在计算视差图时，可以通过调整disparityRange参数来改变视差的范围，这个参数决定了视差值的最小和最大值。选择合适的视差范围非常重要，可以通过在matlab中使用Image viewer应用程序来查看图像的视差范围，以帮助选择合适的范围。

相关问题

matlab视差图的获取

获取matlab视差图的一般步骤如下：

1.读取左右两张图像，将它们转换为灰度图像。
2.使用视差算法计算左右图像的视差。常用的视差算法包括BM算法、SGBM算法、ELAS算法等。
3.对视差图进行后处理，包括填充、滤波、去噪等，以得到更加平滑和准确的视差图。
4.可视化视差图，将其显示出来并调整参数，以得到最佳的视差效果。

其中，视差算法的选择和参数设置对最终的视差图效果有很大的影响。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的算法和参数。

matlab视差图获取的程序

获取matlab视差图的程序主要分为以下几个步骤：

1. 读入立体图像并进行预处理，包括灰度化或者彩色去饱和等操作，使得图像适合进行视差计算。

2. 通过视差计算算法（如SAD、SSD、NCC等）计算出每个像素对应的视差值。

3. 对视差图进行后处理，包括去除无效区域、中值滤波等操作，以提高视差图的质量。

4. 可以对视差图进行可视化操作，如用伪彩色表示不同视差值的区域等，以方便观察和分析。

以下是一个简单的matlab视差图获取程序的示例代码：

% 读入图像
img_left = imread('left.png');
img_right = imread('right.png');

% 灰度化
gray_left = rgb2gray(img_left);
gray_right = rgb2gray(img_right);

% 视差计算
disparity_range = [-6 10]; % 视差值范围
disparity_map = disparity(gray_left, gray_right, 'BlockSize', 15, 'DisparityRange', disparity_range);

% 后处理
disparity_map(disparity_map < 0) = NaN; % 去除无效区域
disparity_map = medfilt2(disparity_map, [5 5]); % 中值滤波

% 可视化
figure;
imshow(disparity_map, disparity_range);
colormap jet;
colorbar;

这个程序使用了matlab自带的disparity函数进行视差计算，同时进行了一些简单的后处理和可视化操作。根据实际需求，还可以进行更加复杂的处理和优化。