matlab实现的SGM算法

资 源 简 介

matlab实现的SGM算法

详 情 说 明

SGM（Semi-Global Matching）算法是一种高效的立体匹配方法，广泛应用于计算机视觉领域。该算法通过结合局部和全局优化思想，能够在保持计算效率的同时获得较高质量的视差图。

在Matlab环境下实现SGM算法，主要包含以下关键步骤：首先需要对输入图像对进行预处理，通常包括图像校正和去噪。然后是代价计算阶段，通过像素间的相似性度量建立初始匹配代价。SGM的核心在于代价聚合过程，它采用多路径优化策略来平滑视差空间。最后通过视差计算和后处理步骤获得最终的视差图。

Matlab作为数值计算平台，其矩阵运算能力非常适合实现SGM算法中的像素匹配代价计算。同时可以利用Matlab的图像处理工具箱简化图像预处理步骤。在实现时需要注意内存管理，因为视差空间的存储会随着图像尺寸增大而急剧增长。

相比OpenCV等库中的实现，Matlab版本的SGM更适合算法原型验证和教学演示。通过调整惩罚参数P1和P2，可以观察到平滑约束对视差图质量的影响。典型应用场景包括三维重建、机器人导航等领域。