tic parfor i1 = ix1:ix2 corr = zeros(m, n); for j1 = jy1:jy2 H1 = L_r(i1-M:i1+M, j1-M:j1+M); for j = j1-20:j1+20 H2 = R_r(i1-M:i1+M, j-M:j+M); corr(i1, j) = corr2(H1, H2); end rmax = max(max(corr)); if rmax < yuzhi disparity(i1, j1) = NaN; else [m1, n1] = find(corr == rmax); ymax = n1; % 三点曲线拟合 f_1 = corr(i1, ymax-1); f0 = corr(i1, ymax); f1 = corr(i1, ymax+1); ymax_fit = n1 + 0.5*(f_1 - f1)/(f_1 - 2*f0 + f1); disparity(i1, j1) = j1 - ymax_fit; end end end

这段代码在原来的基础上增加了一个并行循环，使用parfor关键字进行并行化处理，加快了程序的运行速度。具体实现包括以下几个步骤：

1. 使用tic函数开始计时。
2. 使用parfor关键字开启并行循环，对每个像素点进行匹配搜索和视差计算。
3. 在并行循环中，每个工作线程独立计算一部分像素点的匹配和视差，减少了计算时间。
4. 使用toc函数结束计时，输出程序运行时间。

需要注意的是，并行循环需要在MATLAB的并行计算环境下运行，而且并不是所有的程序都适合进行并行化处理。在实际应用中，需要根据具体情况进行评估和调优，以保证程序的正确性和性能。

相关问题

clear all close all pathnameL='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\L'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); L=imread([pathnameL filename]); pathnameR='C:\Users\ACER\Desktop\xiangxianyu\闲鱼\1\双目数据\2018-1-17\fx\R'; filename=strcat(num2str(1),'.bmp'); R=imread([pathnameR filename]); [L_r,R_r]=rectify(L,R); L_r=double(L_r); R_r=double(R_r); M=7; %%空间相关窗口半径大小 [m n]=size(L_r); ix1=300; ix2=800; jy1=410; jy2=780; yuzhi=0.6; disparity=zeros(m,n); % %% 原始双目匹配搜寻代码 % tic % for i1=ix1:ix2 % for j1=jy1:jy2 % corr = zeros(m,n); % H1=L_r(i1-M:i1+M,j1-M:j1+M); % for j=j1-20:j1+20 % H2=R_r(i1-M:i1+M,j-M:j+M); % corr(i1,j)=corr2(H1,H2); % end % % rmax=max(max(corr)); % if(rmax<yuzhi) % disparity(i1,j1)=NaN; % else % [m1 n1]=find(corr==rmax); % ymax=n1; % %%三点曲线拟合 % f_1=corr(i1,ymax-1); % f0=corr(i1,ymax); % f1=corr(i1,ymax+1); % ymax_fit=n1+0.5*(f_1-f1)/(f_1-2*f0+f1); % disparity(i1,j1)=j1-ymax_fit; % end

这段代码主要实现了双目视觉图像处理中的匹配搜索以及视差计算。具体实现包括以下步骤：

1. 读取左右两个图像的数据，使用imread函数读取图像数据。
2. 进行校正操作，使用rectify函数对左右图像进行校正，使得它们的对应像素在同一水平线上。
3. 定义空间相关窗口的半径大小，以及搜索区域的范围。
4. 针对每个像素点，在搜索区域内寻找与其匹配的像素点。
5. 根据匹配结果计算视差值，得到左右两个图像之间的深度差异信息。

需要注意的是，该代码并未对搜索范围进行优化，因此可能存在一定的计算误差。同时，视差计算的精度也受到空间相关窗口大小的影响。如果需要更高的精度和效率，可以通过调整搜索区域、优化匹配算法等方式进行改进。