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基于多特征聚合的立体匹配方法
摘要文本
本申请公开了一种基于多特征聚合的立体匹配方法，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：对立体图像进行浅层特征提取得到浅层特征图，对立体图像进行深层特征提取得到深层特征图；对深层特征图进行多尺度语义特征提取以及多尺度语义特征聚合得到立体图像的语义特征；对浅层特征图进行多尺度纹理特征提取以及多尺度纹理特征聚合得到立体图像的纹理特征；聚合语义特征以及纹理特征，得到立体图像的图像特征；将立体图像对中立体图像的图像特征进行连接，得到初始代价体；对初始代价体进行多尺度特征聚合得到优化后的目标代价体；基于目标代价体进行视差估计，得到立体图像对之间的视差图。该方法有助于提高立体匹配的匹配精度。
申请人信息
- 申请人:江南大学
- 申请人地址:214100 江苏省无锡市梁溪区通沙路898号南楼七层
- 发明人: 江南大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多特征聚合的立体匹配方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311177663.6 |
| 申请日 | 2023/9/13 |
| 公告号 | CN117475182A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | G06V10/75 |
| 权利人 | 江南大学 |
| 发明人 | 杨金龙; 王刚; 吴程; 刘建军; 王映辉 |
| 地址 | 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号 |
专利主权项内容
1.一种基于多特征聚合的立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取待匹配的立体图像对；对所述立体图像对中的每张立体图像进行浅层特征提取得到浅层特征图，以及对每张立体图像进行深层特征提取得到深层特征图；对每张立体图像的所述深层特征图进行多尺度语义特征提取以及多尺度语义特征聚合，得到每张立体图像的语义特征；对每张立体图像的所述浅层特征图进行多尺度纹理特征提取以及多尺度纹理特征聚合，得到每张立体图像的纹理特征；聚合每张立体图像的所述语义特征以及所述纹理特征，得到每张立体图像的图像特征；将所述立体图像对中所有立体图像的图像特征进行连接，得到初始代价体；对所述初始代价体进行多尺度特征聚合，得到优化后的目标代价体；基于所述目标代价体进行视差估计，得到所述立体图像对之间的视差图。 （来 自 马 克 数 据 网）