立体匹配和光流场计算

资 源 简 介

立体匹配和光流场计算

详 情 说 明

立体匹配与光流场计算是计算机视觉中的经典问题，广泛应用于三维重建、运动分析和机器人导航等领域。

立体匹配的核心目标是找到同一场景在两个不同视角下的对应像素点，从而计算出视差图，进而恢复深度信息。在MATLAB中，通常通过块匹配算法（如SAD、SSD或归一化互相关）来实现，同时结合半全局匹配（SGM）等优化方法提升精度。

光流场计算则用于估计图像序列中像素的运动轨迹，常用的算法包括Lucas-Kanade（稀疏光流）和Farneback（稠密光流）。这些方法基于亮度恒定假设，通过最小化像素运动前后灰度误差来求解速度场。

在实际应用中，MATLAB提供了便捷的工具箱函数，如`stereoDisparity`和`opticalFlowFarneback`，帮助开发者快速实现算法验证。然而，仍需注意光照变化、遮挡和纹理缺失等挑战，必要时可结合深度学习模型（如FlowNet或PWC-Net）提升鲁棒性。