matlab视差gc算法

视差图生成中的GC（Graph Cuts）算法主要是通过最小割来求解能量函数，从而得到视差图。在MATLAB中，可以使用Computer Vision Toolbox中的视差图算法来实现GC算法。

以下是MATLAB中视差图生成中的GC算法的一些步骤：

1. 读入左右图像，并进行预处理。

2. 使用stereoDisparity函数计算初始视差图。

3. 使用generateCostVolume函数将左右图像转化为代价体积。

4. 对代价体积进行平滑处理，以减少噪声。

5. 使用graphCut函数计算最小割，并得到视差图。

6. 对视差图进行后处理，以去除无效区域和平滑视差图。

下面是一个MATLAB示例代码，演示如何使用GC算法生成视差图：

% 读入左右图像
I1 = imread('left.png');
I2 = imread('right.png');

% 预处理图像
I1_gray = rgb2gray(I1);
I2_gray = rgb2gray(I2);

% 计算初始视差图
disparity_range = [0 64];
disparity_map = stereoDisparity(I1_gray, I2_gray, disparity_range);

% 将左右图像转化为代价体积
cost_volume = generateCostVolume(I1_gray, I2_gray, disparity_range);

% 平滑代价体积
smooth_cost_volume = smoothCostVolume(cost_volume);

% 计算最小割，得到视差图
disparity_map = graphCut(smooth_cost_volume);

% 后处理视差图
disparity_map = postProcess(disparity_map);

% 显示结果
imshow(disparity_map, disparity_range);

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。