在计算机视觉领域，双目视觉是一种利用两个摄像机获取的图像来估计场景三维信息的技术。本文将详细解析如何使用MATLAB实现从双目图像中计算深度图的过程。
我们需要理解双目视觉的基本原理。双目视觉是基于三角测量的概念，通过比较两个不同视角的图像中的对应点，我们可以计算出这些点在空间中的深度。具体来说，假设我们有两个摄像机，它们捕捉到同一场景的不同视角，然后我们找出这两个图像中匹配的特征点，通过几何关系和摄像机参数可以推算出这些匹配点的深度。
MATLAB提供了强大的图像处理和计算机视觉库，使得双目视觉算法的实现变得相对简单。以下是实现步骤的关键部分：
1. **图像预处理**：包括灰度化、直方图均衡化、特征检测（如SIFT、SURF或ORB）和特征匹配。这些步骤是为了提高图像对比度，检测并匹配具有稳定性的特征点。
2. **立体匹配**：找到两幅图像中对应匹配的特征点。这通常涉及到特征描述符的计算和匹配，例如使用BFMatcher或FLANN进行近似最近邻搜索。
3. **计算基础矩阵（Fundamental Matrix）**：基础矩阵是描述两个摄像机之间几何关系的3x3矩阵，它可以通过匹配的特征点计算得出，如使用RANSAC算法消除异常值以提高稳定性。
4. **计算本质矩阵（Essential Matrix）和外参**：本质矩阵是从基础矩阵推导出的，包含了两个摄像机的相对旋转和平移信息。进一步，可以解算出两个摄像机的内参矩阵和外参矩阵。
5. **三角化**：利用外参和匹配的特征点坐标，进行三角化计算，得到3D点的坐标。这个过程通常使用`trifind`或`triangulate`函数实现。
6. **深度图构建**：将三角化得到的深度信息映射回图像像素，形成深度图。深度图表示每个像素在3D空间中的距离，颜色深浅代表距离远近。
在提供的代码中，作者已经完成了上述步骤并验证了其可用性。在实际应用中，可能还需要考虑其他因素，如摄像机标定、遮挡处理、深度图平滑等，以提高计算的准确性和鲁棒性。
MATLAB作为强大的科学计算工具，为双目视觉提供了丰富的函数支持，使得开发者可以专注于算法设计而非底层实现。通过理解和运用这些知识点，可以解决如机器人导航、自动驾驶、3D重建等多种实际问题。对于想要深入研究双目视觉的人来说，MATLAB是一个理想的起点。
