one frame stereo vision example using matlab

资 源 简 介

one frame stereo vision example using matlab

详 情 说 明

立体视觉是通过模拟人类双眼视觉原理来获取深度信息的技术。这个基于Matlab实现的单帧立体视觉示例展示了从一对左右图像计算深度图的基本流程。

系统首先读取左右两个视角的样本图像，这些图像需要预先完成相机标定和校正，确保它们在同一平面上对齐。核心处理流程包括以下几个关键步骤：

图像预处理阶段会对输入图像进行灰度转换和增强处理，提高后续特征提取的准确性。

特征提取环节使用Matlab内置的角点检测或特征点算法，在左右图像中寻找对应的特征点。这些特征点通常是图像中纹理丰富的区域。

立体匹配算法通过比较左右图像中对应特征点的位置差异来计算视差。视差值与物体距离成反比，距离相机越近的物体视差越大。

视差图生成后将原始视差值转换为深度信息，最终输出可用于三维重建的深度图。

需要注意的是，这个示例针对单帧图像设计，处理视频流时需要考虑实时性优化。由于Matlab的解释执行特性，直接改为循环处理视频帧可能会导致性能问题。实际应用中可以考虑改用C++实现或调用GPU加速计算来提高处理速度。

提供的样本图像可用于验证算法的正确性，测试时应确保图像对经过严格的立体校正，且包含足够的纹理特征以获得良好的匹配效果。