matlab实现sgm双目立体匹配算法

SGM（Semi-Global Matching）是一种双目立体匹配算法，可以实现深度图的计算。下面是用Matlab实现SGM双目立体匹配算法的步骤：

1. 首先，准备好左右两幅图像，将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行预处理，包括去噪和图像增强等操作。可以使用Matlab图像处理库中的函数，例如`medfilt2`进行中值滤波。

3. 为了计算视差图，需要定义一些参数，如最小和最大视差范围、惩罚权值等。可以根据具体需求进行调整。

4. 创建一个与原始图像大小相同的代价立方体（cost cube）。代价立方体是一个三维数组，第三维表示视差范围内的像素，用于存储每个像素与其他视差下像素的代价值。初始时，将代价立方体的所有元素初始化为一个较大的值。

5. 计算每个像素与其他像素的代价值。使用代价度量方法，例如绝对差异（absolute difference）或归一化相关（normalized correlation）。遍历图像的每个像素及其相邻像素，计算其代价值，并将其保存到代价立方体中。

6. 进行代价聚合。首先，创建一个与代价立方体相同大小的聚合立方体（aggregate cube）。然后，从左到右遍历图像，对每个像素计算最小代价路径。在计算路径时，考虑了代价立方体中当前像素和左边紧邻像素的代价。

7. 进行路径平滑。为了进一步减少噪声，可以对路径进行平滑操作。这可以通过计算上一步中找到的路径的正向和反向平均值来实现。

8. 计算视差图。根据路径聚合立方体，可以找到每个像素的最优视差，并将其保存到视差图中。

9. 可以对视差图进行后处理，例如中值滤波或双边滤波，以进一步减少噪声。

10. 最后，根据视差图可以计算深度图。深度值可以通过相机的基线、焦距等参数进行计算。

以上是使用Matlab实现SGM双目立体匹配算法的基本步骤。不同的应用可能会有一些不同的细节处理，可以根据具体需求进行调整和优化。