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立体匹配算法的高效演示-GUI(MATLAB开发)

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简介:
本项目旨在利用MATLAB开发一个用户友好的GUI界面,专注于展示和分析各种经典的立体匹配算法。通过直观的操作与实时反馈,学习者能够深入理解这些算法的工作原理及其优化策略。 快速 MATLAB 立体声匹配算法(SAD)执行计算成本高的步骤以匹配两个校正且未失真的立体图像。输出结果为密集视差图。如果已知相机参数,可以进行三维重建。该功能包含两个图形用户界面来演示此算法的使用方法。 函数调用格式如下: [spdmap, dcost, pcost, wcost] = 立体匹配(imgleft, imgright, windowsize, disparity, spacc) 标准图像数据来源为:D. Scharstein 和 R. Szeliski 的“密集两帧立体对应算法的分类和评估”以及“使用结构光的高精度立体深度图”。前者发表于《国际计算机视觉杂志》,2002年4月至6月;后者在 IEEE 计算机协会计算机视觉与模式识别会议 (CVPR 2003) 上发布。

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客服
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  • -GUIMATLAB
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    本项目旨在利用MATLAB开发一个用户友好的GUI界面,专注于展示和分析各种经典的立体匹配算法。通过直观的操作与实时反馈,学习者能够深入理解这些算法的工作原理及其优化策略。 快速 MATLAB 立体声匹配算法(SAD)执行计算成本高的步骤以匹配两个校正且未失真的立体图像。输出结果为密集视差图。如果已知相机参数,可以进行三维重建。该功能包含两个图形用户界面来演示此算法的使用方法。 函数调用格式如下: [spdmap, dcost, pcost, wcost] = 立体匹配(imgleft, imgright, windowsize, disparity, spacc) 标准图像数据来源为:D. Scharstein 和 R. Szeliski 的“密集两帧立体对应算法的分类和评估”以及“使用结构光的高精度立体深度图”。前者发表于《国际计算机视觉杂志》,2002年4月至6月;后者在 IEEE 计算机协会计算机视觉与模式识别会议 (CVPR 2003) 上发布。
  • 大规模ELAS源程序
    优质
    简介:ELAS是一种高效的立体视觉算法,适用于大规模场景的深度信息提取。它以速度快、精度高著称,并且开放源代码供学术界和工业界使用。 论文《Efficient Large-Scale Stereo Matching》的源代码提供了实现高效大规模立体匹配算法的具体方法和技术细节。该代码旨在帮助研究者与开发者在处理大规模图像数据集时进行高效的立体视觉任务,包括但不限于深度估计、三维重建等领域的工作。通过使用优化的数据结构和并行计算策略,论文提出的方法能够在保证精度的同时显著提高运行效率。 此外,源代码还包含了详细的文档说明以及示例程序,以帮助用户更好地理解和应用这些技术。对于希望深入研究或实际部署大规模立体匹配算法的人员来说,这是一个非常有价值的资源。
  • MATLAB——多尺度特征
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行高效且精确的多尺度立体特征匹配研究与实现,旨在通过算法优化图像间的对应关系,适用于自动化建模及三维重建领域。 在MATLAB开发环境中进行多尺度立体特征匹配的研究,涉及从一对视图中选择并匹配特征点。
  • SAD.zip
    优质
    SAD立体匹配算法提供了一种基于像素灰度差异计算的简单而有效的方法,用于进行图像深度信息提取。该资源包含详细的算法实现和应用示例代码。 SAD立体匹配算法源码提供了一种基于结构相似度的图像处理方法,适用于计算机视觉领域中的深度估计问题。此算法通过计算左右视图中像素灰度值差异来确定对应点,进而构建出目标物体或场景的三维模型。该代码实现了快速且准确的特征提取与匹配过程,在立体视觉应用中有广泛应用潜力。
  • SAD_SSD+NCC应用.rar_seldomerq__SSD+SAD+NCC
    优质
    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法,旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题,涉及到SSD(Sum of Squared Differences)、SAD(Sum of Absolute Differences)以及NCC(Normalized Cross-Correlation)等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度,从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
  • MATLAB
    优质
    本篇文章主要探讨了在MATLAB环境下进行立体视觉中立体匹配的技术与应用。通过深入研究和实践,介绍了如何使用该软件工具有效实现视差计算、深度信息提取等关键步骤,并展示了其在计算机视觉领域的广泛应用前景。 立体匹配在Matlab中的实现涉及使用该软件进行深度图像处理或三维重建等工作。通过算法分析左右视图的像素差异来生成深度图或者视差图是其核心内容之一。利用Matlab工具箱,研究人员可以方便地测试不同的立体匹配技术,并对结果进行可视化和评估。
  • 基于Sad
    优质
    本研究提出了一种基于Sad(Sum of Absolute Differences)的改进型立体匹配算法,旨在提高视差计算精度与效率,适用于多种图像场景。 这只是一个简单的立体匹配程序,可以正常运行。如果从事计算机视觉方面的研究或开发工作,这段代码还是有一定的参考价值的。
  • 基于ADCensus
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    本研究提出了一种基于ADCensus算子的新型立体匹配算法,通过改进传统Census变换方法,在保持计算效率的同时显著提升了视差图的准确性和细节丰富度。 在VS2012下调试好的代码需要配置PCL、BOOST和OpenMP。
  • 改进ADCensus
    优质
    本研究提出了一种改进的ADCensus立体匹配算法,通过优化成本聚合和视差计算方法,显著提升了深度图像的准确性和细节表现。 adcensus立体匹配代码适用于Windows和Linux系统,在README文件中有编译方法的介绍。该代码使用了CPU并行处理,但没有发现使用CUDA的部分。
  • NCC代码
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    这段代码实现了基于NCC(归一化互相关)算法的立体视觉匹配,适用于计算机视觉领域中深度信息和三维重建的研究与应用。 在VS上实现的立体匹配NCC算法使用C++编写,非常适合初学者学习。请注意配置OpenCV库。