matlab编写函数，输入为两张矫正后的图像对，用窗口匹配方式实现左图像的视差估计。

在Matlab中编写函数，可以使用以下步骤实现左图像的视差估计：

1. 创建一个新的函数文件，可以使用Matlab的编辑器或者其他文本编辑器打开。
2. 在函数文件中定义函数的输入和输出参数。对于这个问题，输入参数可以是两张矫正后的图像对，输出参数可以是左图像的视差估计结果。
例如：function disparity = calculateDisparity(image1, image2)
3. 在函数体内实现窗口匹配算法来进行视差估计。窗口匹配算法的基本思想是在左图像中选择一个窗口，在右图像中搜索与该窗口最相似的区域，并计算它们之间的位移作为视差值。
具体实现步骤如下：
- 定义窗口大小和搜索范围。
- 遍历左图像中的每个像素点，对于每个像素点，选择一个窗口。
- 在右图像中搜索与该窗口最相似的区域，可以使用相关性或者均方差等方法来度量相似度。
- 计算窗口中心点与最相似区域中心点的位移作为视差值。
- 将所有像素点的视差值组成一个视差图。
4. 返回视差图作为函数的输出结果。

下面是一个简单的示例代码：

function disparity = calculateDisparity(image1, image2)
    windowSize = 5; % 窗口大小
    searchRange = 20; % 搜索范围
    
    [height, width] = size(image1);
    disparity = zeros(height, width);
    
    for i = 1:height
        for j = 1:width
            % 获取窗口
            window = image1(max(1,i-windowSize):min(height,i+windowSize), max(1,j-windowSize):min(width,j+windowSize));
            
            % 在搜索范围内寻找最相似的区域
            minDiff = inf;
            bestMatch = 0;
            for k = max(1,j-searchRange):min(width,j+searchRange)
                searchWindow = image2(max(1,i-windowSize):min(height,i+windowSize), max(1,k-windowSize):min(width,k+windowSize));
                diff = sum(sum(abs(window - searchWindow)));
                if diff < minDiff
                    minDiff = diff;
                    bestMatch = k;
                end
            end
            
            % 计算位移作为视差值
            disparity(i,j) = abs(j - bestMatch);
        end
    end
end

你可以根据实际需求对窗口大小和搜索范围进行调整。调用这个函数时，传入两张矫正后的图像对，即可得到左图像的视差估计结果。