双目立体视觉彩色SAD算法matlab

color_sad 的基础算法以及卷积加速算法（分别以左右图为标准）

left=imread（‘imL.png‘）;
right=imread（‘imR.png‘）;

rL=left（::1）;
gL=left（::2）;
bL=left（::3）;
rR=right（::1）;
gR=right（::2）;
bR=right（::3）;



[HW]=size（rL）;

%%
% 根据匹配图片需要修改  
%窗口半径
N=3;
%最大视差
dMax=59;       %cones
%dMax=59;      %teddy
%dMax=15;      %tsukuba
%dMax=19;      %venus
%%
imgn=zeros（HW-dMax）;
e=zeros（1dMax-1）;
for i=1+N:H-N
   for j=1+N:W-N-dMax %*****
       rwin_1=rR（i-N:i+Nj-N:j+N）;
       rwin_2=gR（i-N:i+Nj-N:j+N）;
       rwin_3=bR（i-N:i+Nj-N:j+N）; %以右图为基准
       
       for k=1:1:dMax        
           lwin_1=rL（i-N:i+Nj-N+k:j+N+k）; %左图窗口平移
           lwin_2=gL（i-N:i+Nj-N+k:j+N+k）;
           lwin_3=bL（i-N:i+Nj-N+k:j+N+k）;
         
           diff_1=abs（lwin_1-rwin_1）;
           diff_2=abs（lwin_2-rwin_2）;
           diff_3=abs（lwin_3-rwin_3）;
          
           e（1k）=sum（diff_1（:））+sum（diff_2（:））+sum（diff_3（:））;
       end
       [junkimgn（ij）]=min（e（1:））;   %获得最小位置的索引，这个匹配代价对应的视差值就认为是该像素位置的视差
   end
end
%%
% 根据匹配图片需要修改
imgn=4*imgn;   %cones    
%imgn=4*imgn;  %teddy
%imgn=16*imgn; %tsukuba
%imgn=8*imgn;  %venus
imshow（imgn[]）
imwrite（imgn/255‘imgn.bmp‘）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1246  2015-12-10 10:31  c_sad simple\c_sad.m

     文件       2159  2016-04-24 12:45  c_sad simple\c_sad_l.m

     文件       2146  2015-12-10 10:28  c_sad simple\c_sad_r.m

     文件     362946  2015-07-07 18:33  c_sad simple\imL.png

     文件     364420  2015-07-07 18:33  c_sad simple\imR.png

     文件        216  2016-05-13 18:29  c_sad simple\rbg2gray.m

     目录          0  2017-04-18 20:16  c_sad simple

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