MATLAB实现的RANSAC双目视觉视差平面拟合系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用随机采样一致性（RANSAC）算法从双目立体视觉的视差点中鲁棒拟合视差平面模型。系统能有效剔除噪声，准确估计场景深度分布，为三维重建提供可靠数据支撑。

详 情 说 明

基于随机采样的双目视觉视差平面拟合系统

项目介绍

本项目实现了一个基于随机采样一致性（RANSAC）算法的视差平面拟合系统。该系统能够从双目立体视觉提取的离散视差点中，鲁棒地拟合出最优的视差平面模型。通过有效剔除噪声点和异常数据，系统可以准确估计场景中不同深度平面所对应的视差分布，为三维重建、深度估计等计算机视觉应用提供重要的基础支持。

功能特性

• 鲁棒平面拟合：采用RANSAC算法，对含有噪声和异常值的视差数据进行稳健的平面模型拟合
• 多模型支持：可扩展支持多种平面参数估计方法（最小二乘法等）
• 几何转换：提供视差-深度几何转换功能，可将视差平面转换为物理深度平面
• 可视化展示：支持原始视差图与拟合结果的叠加显示，以及三维点云中的平面区域标注
• 参数可配置：用户可灵活调整RANSAC算法参数和平面拟合阈值

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：双目图像对经过立体匹配后生成的视差图（H×W矩阵，single或double类型）
2. 可选准备相机参数：相机内参矩阵（3×3）和基线距离，用于深度转换
3. 运行主程序进行平面拟合
4. 获取输出结果：平面方程系数、内点索引、可视化结果

参数配置

用户可通过修改配置参数来调整算法行为，包括：

• RANSAC迭代次数
• 内点判断阈值
• 最小内点数量要求
• 平面模型类型选择

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上，处理大尺寸视差图时需更多内存
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括视差数据的读取与预处理、RANSAC算法的执行控制、平面模型参数的估计计算、内点集的筛选确定，以及最终结果的输出与可视化展示。该文件整合了所有关键技术模块，提供了完整的视差平面拟合解决方案，用户可通过调整输入参数适应不同的应用场景需求。