MATLAB实现的双重视觉立体匹配系统：区域匹配与深度学习融合方案

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成传统区域匹配与深度学习两种立体匹配方法。系统处理双目图像，生成高精度视差图与深度图，支持滑动窗口相似度计算与深度学习模型推理，适用于立体视觉分析与三维重建。

详 情 说 明

基于区域匹配与深度学习的双重视觉立体匹配系统

项目介绍

本项目实现了一个集成传统区域匹配与深度学习方法的立体视觉匹配系统。系统能够对双目摄像头采集的已校正左右视图进行处理，生成高精度的视差图与深度图，并提供匹配质量评估。传统方法采用滑动窗口和多种相似度度量算法，深度学习模块则利用预训练的卷积神经网络实现先进的立体匹配性能。

功能特性

• 双模匹配引擎：支持传统区域匹配（SAD/SSD/NCC）和深度学习（PSMNet等网络）两种匹配方式
• 完整处理流程：从输入图像对到视差图、深度图生成的一站式解决方案
• 精度评估体系：提供RMSE等误差指标统计和处理时间分析
• 灵活参数配置：可调整匹配窗口大小、最大视差范围、相似度度量方法等参数
• 噪声过滤技术：包含视差图后处理模块，有效提升结果质量

使用方法

基本使用

1. 准备已校正的双目立体图像对（左右视图需尺寸一致）
2. 根据需要修改参数配置（窗口大小、最大视差、度量方法等）
3. 选择匹配模式（传统方法或深度学习）
4. 运行主程序开始处理
5. 查看生成的视差图、深度图和评估报告

输入输出说明

输入要求：

• 图像格式：JPEG/PNG/BMP等常见格式
• 图像要求：已校正的左右视图，尺寸一致

输出结果：

• 视差图：灰度PNG格式，像素值表示视差大小
• 深度图：基于相机参数计算的深度信息图
• 评估报告：匹配误差统计和处理时间分析

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习工具箱（仅深度学习模块需要）
• 推荐内存：8GB及以上
• 支持的操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了整个立体匹配流程的集成调度。它负责读取输入的左右视图图像，根据用户选择的算法模式调用相应的匹配模块，协调传统区域匹配与深度学习处理两种路径的执行。该文件还包含参数初始化配置、结果可视化显示以及匹配质量评估功能的统一管理，确保系统各组件协同工作，最终输出视差图、深度图和性能分析报告。