一种基于卷积神经网络的非端到端立体匹配方法[发明专利]

专利名称：一种基于卷积神经网络的非端到端立体匹配方法专利类型：发明专利

发明人：卢时禹，杨华民，韩成，张超，胡汉平，李华，权巍，耿雪娜申请号：CN202010982430.3

申请日：20200917

公开号：CN112132201A

公开日：

20201225

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了计算机视觉技术领域的一种基于卷积神经网络的非端到端立体匹配方法，包括如下步骤：在获得粗糙视差图之后利用左右一致性、亚像素增强、中值滤波和双边滤波运算提高视差图精度，得到最终的视差图，根据卷积神经网络架构实现计算匹配代价，提高立体匹配在弱纹理区域和深度不连续区域的精度；并且，利用后处理算法增加最终得到视差图的精度，其优点在于：对匹配代价计算的方式进行了更改，放弃了传统的代价计算方式，先利用卷积运算得到相似性得分，再利用点积运算得到匹配代价，这样可以减少算法在图像的弱纹理区域和视差不连续区域的误匹配率。

申请人：长春理工大学

地址：130000 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号

国籍：CN

代理机构：合肥顺超知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

本文发布于:2024-09-22 07:04:38，感谢您对本站的认可！

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