MATLAB实现的基于图像分割的立体匹配算法

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现了一种高效立体匹配算法，通过超像素分割和自适应窗口代价聚合技术，结合Census变换与颜色相似性，从双目图像生成精确的稠密视差图。适用于三维重建与计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于图像分割的立体匹配算法 MATLAB 实现

项目介绍

本项目实现了一种先进的基于图像分割的立体匹配算法，专门用于从双目立体图像对中计算稠密视差图。该算法采用"分割-聚合-优化"的创新流程，通过超像素分割将图像划分为同质区域，在分割区域内进行自适应代价聚合，有效解决了传统局部匹配算法在弱纹理区域和遮挡边界处的精度问题。该实现代码结构清晰，模块化设计完善，适合用于立体视觉算法的教学演示、研究验证和性能分析。

功能特性

• 超像素预分割：采用SLIC算法将图像划分为视觉上一致的超像素区域
• 自适应代价聚合：在每个分割区域内使用自适应的支持窗口进行匹配代价计算
• 多特征匹配代价：结合Census变换的鲁棒性和颜色相似性的精确性
• 动态规划优化：通过动态规划方法优化每个分割区域的视差平面参数
• 完整处理流程：包含图像预处理、代价计算、全局优化和后处理全流程
• 可视化分析：提供多种可视化输出，便于算法效果分析和调试

使用方法

基本使用

1. 准备左右视图灰度图像对（JPEG/PNG格式，尺寸必须一致）
2. 运行主程序，程序将自动处理并生成视差图
3. 查看生成的视差图和分析图表

参数配置

• 最大视差范围：默认64像素，可根据实际场景调整
• 分割区域数量：默认200个超像素，影响分割精细度
• 标定参数：如需精确测距，需提供焦距和基线距离参数

输出结果

• 稠密视差图（MATLAB矩阵格式）
• 伪彩色视差可视化图（JPG格式）
• 分割边界叠加显示图
• 匹配代价曲线分析图

系统要求

• MATLAB版本：7.1及以上版本
• 内存要求：建议至少2GB可用内存（取决于图像尺寸）
• 图像格式支持：JPEG、PNG等常用图像格式

文件说明

主程序文件整合了完整的立体匹配处理流水线，实现了从图像输入到视差图生成的全程自动化处理。其核心功能包括图像数据的读取与预处理、超像素分割区域的创建与管理、基于分割的自适应代价计算、动态规划视差优化算法的执行、视差图的后处理精化以及多种可视化结果的生成与输出。该文件通过协调各功能模块的协同工作，确保了算法流程的高效运行和结果的准确输出。