双目立体视觉图形匹配与视差求解matlab源码

资源摘要信息:"本资源提供了一个Matlab项目源码，主要实现双目立体视觉中的图形匹配与视差求解，并包含了摄像头标定的相关算法。通过这份源码，用户可以学习如何使用层次聚类算法来进行图像分析和处理。" 双目立体视觉是一种通过两个相机从不同视角拍摄同一场景，利用两个视角之间的差异来估计场景中物体距离的方法。这种方法的核心在于图形匹配与视差计算。图形匹配是指找出两个图像之间的对应关系，而视差是指同一场景点在两个相机成像平面上的投影点之间的距离差。通过计算视差，可以得到场景的三维信息。 摄像头标定是双目立体视觉系统中非常关键的一个步骤。标定的目的在于确定摄像头的内外参数，内参包括焦距、主点、畸变系数等，外参则描述了摄像头相对于世界坐标系的位置和姿态。准确的标定能够大大提高立体匹配的精度，进而提升整个系统的性能。 层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种无监督的机器学习方法，用于将数据点分组成多个层次化的簇。在图像处理和分析中，层次聚类可以用来发现图像中的不同区域，从而对图像内容进行分类和理解。 Matlab是一种高级的数值计算和可视化编程环境，广泛应用于工程、科学研究等领域。Matlab提供了一个强大的工具箱，使得用户可以方便地实现各种数值计算、数据可视化以及算法开发。 资源中的源码文件 "stereovision.m" 应包含以下主要功能和知识点： 1. 图像预处理：包括图像去噪、增强对比度等，为后续的图形匹配和视差计算做准备。 2. 特征提取：从两幅图像中提取关键特征点，例如角点、边缘等，这些特征点将用于图形匹配。 3. 图形匹配算法：实现一种或多种图形匹配算法，如基于块匹配的算法、基于特征的匹配算法等。 4. 视差计算：利用匹配结果计算视差图，视差图是立体视觉中非常关键的数据，它直接关联到深度信息的计算。 5. 摄像头标定：利用已知的标定模板或标定对象，通过计算得到摄像头的内参和外参。 6. 层次聚类算法：在Matlab中实现层次聚类算法，对图像数据进行聚类分析。 7. 结果可视化：将计算得到的视差图和聚类结果以图形的方式展示出来，帮助用户更好地理解和分析。 通过研究和使用这个资源，用户不仅可以了解和掌握双目立体视觉的基本概念和算法，而且可以学习Matlab编程在图像处理和机器学习领域的应用。这对于那些希望提升自己在计算机视觉和机器学习领域知识和技能的工程师和技术人员来说是一个非常好的学习材料。