双目立体匹配之SAD算法改正错误
话说我今天上午写的博客忘了保存,直接关了电脑,然后我就XX了,没办法,晚上补回来吧,还是老算法,还是熟悉的味道
SAD算法的基本流程:
1.构造一个小窗口,类似与卷积核。
2.用窗口覆盖左边的图像,选择出窗口覆盖区域内的所有像素点。
3.同样用窗口覆盖右边的图像并选择出覆盖区域的像素点。
4.左边覆盖区域减去右边覆盖区域,并求出所有像素点差的绝对值的和。
5.移动右边图像的窗口,重复3,4的动作。(这里有个搜索范围,超过这个范围跳出)
6.找到这个范围内SAD值最小的窗口,即找到了左边图像的最佳匹配的像素块。
下面我写一下对于这个算法的理解:
我们要构造一个窗口D分别用于覆盖左边图像和右边图像,窗口的size大小可以自己去定义,然后用D窗口圈出了AB两幅图像后,我们需要要左右窗口内的
选定的像素做差,然后求取其绝对值,并且对绝对值求和。在视差范围内移动窗口 ,并重复作差,求取绝对值,并求和。找到最小的匹配块,并且标记记录下来
废话不多说我们看代码,这份代码不是我写的,我写完后发现运行效率超级低,我以为我写错了,
赋值粘贴了别人的代码发现还是很慢,不知道什么原因。求大神指教。
for(i=1+win:1:wL-win) for(j=1+win:1:hL-win-dispMax) preSAD = 10000000; temp=0.0; OptimalDisp = dispMin; for(dispRange=dispMin:1:dispMax) curSAD=0.0; for(x=-win:1:win) for(y=-win:1:win) if (j+y+dispRange <= hL) temp=imR(i+x,j+y)-imL(i+x,j+y+dispRange); if(temp<0.0) temp=temp*-1.0; end curSAD=curSAD+temp; end end end %Finding a best disaparty if (preSAD > curSAD) preSAD = curSAD; OptimalDisp = dispRange; end end %Final disparity dispMap_SAD(i,j) = OptimalDisp; end end
(其实不难发现,算法中存在大量的冗余计算,主要体现在,你需要反复地计算出,已经计算过的差值,绝对值,求和,所以,能不能只计算一次插值呢,能不能先求取插值,比如生成一个插值图像(imgL-imgR),然后利用窗口D在插值图像上面滑动,计算和,然后在针对每个点进行匹配)= =这份代码也是在网上找到的,发现写代码还是一件费劲的事,自己还是很垃圾,慢慢努力吧
im1=imread('left2.png'); im2=imread('right2.png'); if isrgb(im1) im1=rgb2gray(im1); end %imshow(im1); im1=double(im1); if isrgb(im2) im2=rgb2gray(im2); end %figure %imshow(im2); im2=double(im2); D=20; %最大视差 N=9; %窗口大小的一半 [H,W]=size(im1); %计算右图减去左图,相减产生D个矩阵放到imgDiff中 imgDiff=zeros(H,W,D); e=zeros(H,W); tic for i=1:D fprintf('%g\n',i) e(:,1:(W-i))=abs(im2(:,1:(W-i))- im1(:,(i+1):W)); %e=conv2(e,e,'same'); e2=zeros(H,W);%计算窗口内的和 for y=(N+1):(H-N) for x=(N+1):(W-N) e2(y,x)=sum(sum(e((y-N):(y+N),(x-N):(x+N)))); end end imgDiff(:,:,i)=e2; end %20 %找到最小的视差,到dispMap dispMap=zeros(H,W); for x=1:W for y=1:H %[val,id]=min(imgDiff(y,x,:)); [val,id]=sort(imgDiff(y,x,:)); if abs(val(1)-val(2))>10 dispMap(y,x)=id(1); end end end toc %显示 dispMap=dispMap*200/D; dispMap=uint8(dispMap); %toc imshow(dispMap) %imwrite(dispMap,'dispMap.jpg')
posted on 2015-12-13 23:11 淡定的CrazyDog 阅读(3091) 评论(0) 编辑 收藏 举报