用matlab编写对图像进行块匹配的程序

以下是一个简单的 MATLAB 程序，实现了基于块匹配的图像处理：

%% Load images
img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

%% Set parameters
block_size = 16; % Block size for matching
search_range = 16; % Search range for matching

%% Compute block matching
disp_map = zeros(size(img1, 1), size(img1, 2)); % Initialize disparity map
for i = 1:block_size:size(img1, 1)-block_size+1 % Iterate over image rows
    for j = 1:block_size:size(img1, 2)-block_size+1 % Iterate over image columns
        % Compute the matching block in the second image
        block1 = img1(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1, :);
        min_cost = Inf;
        for k = max(1,j-search_range):min(size(img2, 2)-block_size+1,j+search_range) % Iterate over search range
            block2 = img2(i:i+block_size-1, k:k+block_size-1, :);
            % Compute the matching cost using sum of absolute differences (SAD)
            cost = sum(abs(block1(:)-block2(:)));
            if cost < min_cost % Keep track of the best match
                min_cost = cost;
                disp = k-j; % Compute disparity
            end
        end
        disp_map(i:i+block_size-1, j:j+block_size-1) = disp; % Update disparity map
    end
end

%% Display results
figure;
subplot(1,3,1); imshow(img1); title('Image 1');
subplot(1,3,2); imshow(img2); title('Image 2');
subplot(1,3,3); imshow(disp_map, [-search_range, search_range]); title('Disparity map');
colormap jet; colorbar;

该程序首先加载两张图像，并设置块大小和搜索范围。然后，程序遍历第一张图像中的每个块，并在第二张图像中查找与其最匹配的块。使用 SAD 计算匹配成本，并在搜索范围内找到最小成本的匹配。程序将这些匹配结果存储在一个视差图中，并使用 colormap 显示出来。

请注意，这只是一个简单的示例程序，可以按照需要进行修改和扩展。例如，可以使用更复杂的匹配算法，如归一化互相关或半全局匹配，或者添加后处理步骤以平滑视差图或填补缺失的区域。