【图像配准】基于全局误差能量最小化和光滑函数方法的立体匹配算法matlab实现

  ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍

本文将介绍一种基于区域的立体匹配算法，该算法通过全局误差能量最小化和光滑函数方法来获取深度图。该算法利用了立体彩色图像对，将右相机图像加载到 XR 数组中，将左相机图像加载到 XL 数组中。用户可以通过 DisparityRange 参数设定视差搜索范围。

算法原理:

该算法的核心思想是将立体图像分割成多个区域，然后在每个区域内进行视差计算，并通过全局误差能量最小化和光滑函数方法来优化视差图。具体步骤如下：

1. 图像分割: 首先将左图像和右图像分割成多个区域。分割方法可以采用基于像素的区域生长算法或基于边缘的分割算法。

2. 区域内视差计算: 在每个区域内，利用区域内的像素信息进行视差计算。常用的视差计算方法包括：

   • 互信息匹配: 利用区域内像素的统计信息，计算左图像和右图像之间的互信息，并找到最大互信息的视差。

   • 灰度梯度匹配: 利用区域内像素的灰度梯度信息，匹配左图像和右图像的像素，找到视差。

   • 特征点匹配: 利用区域内特征点信息，匹配左图像和右图像的特征点，找到视差。

3. 全局误差能量最小化: 为了消除区域边界处的误差，并得到平滑的视差图，需要对区域间的视差进行优化。常用的优化方法包括：

   • 最小化能量函数: 利用全局能量函数，将区域间的视差约束到一个平滑的视差图。能量函数通常包含两项：数据项和光滑项。数据项用来衡量区域内视差的匹配程度，光滑项用来惩罚区域间的视差变化。

   • 迭代优化: 使用迭代优化方法，例如梯度下降法或置信传播算法，来最小化能量函数。

4. 光滑函数方法: 在优化过程中，可以使用光滑函数来平滑视差图。常用的光滑函数包括：

   • 高斯函数: 使用高斯函数来对视差图进行平滑。

   • 双边滤波: 使用双边滤波器来平滑视差图，同时保留边缘信息。

5. 深度图生成: 最后，根据优化后的视差图，计算深度图。

算法优势:

• 准确性: 通过全局误差能量最小化和光滑函数方法，可以有效地消除区域边界处的误差，并得到更加准确的视差图。

• 鲁棒性: 该算法对噪声和遮挡具有较好的鲁棒性。

• 效率: 通过区域分割，可以提高算法的效率。

算法应用:

该算法可以应用于各种需要深度信息的场景，例如：

• 三维重建: 利用深度图，可以重建物体的三维模型。

• 场景理解: 利用深度图，可以识别场景中的物体和场景结构。

• 机器人导航: 利用深度图，可以帮助机器人进行导航和避障。

• 自动驾驶: 利用深度图，可以帮助自动驾驶车辆进行环境感知。

未来展望:

该算法可以进一步改进，例如：

• 更先进的区域分割方法: 探索更先进的区域分割方法，例如基于深度学习的分割方法。

• 更有效的优化方法: 探索更有效的优化方法，例如基于凸优化的方法。

• 更强的抗噪声能力: 探索更强的抗噪声能力，例如使用深度学习方法来学习噪声模型。

总结:

基于区域的立体匹配算法通过全局误差能量最小化和光滑函数方法，可以有效地获取深度图。该算法具有准确性、鲁棒性和效率等优点，在三维重建、场景理解、机器人导航和自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面