卷积神经网络的双目立体匹配
时间: 2023-11-12 14:08:57 浏览: 86
双目立体匹配
卷积神经网络的双目立体匹配是一种基于深度学习的立体匹配算法。它通过计算双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,但是由于缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致在不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等)的情况下,匹配精度会受到影响。因此,近年来,研究者们提出了很多基于深度学习的立体匹配算法,其中卷积神经网络的双目立体匹配算法是其中的一种。
该算法的核心思想是使用卷积神经网络来提取图像的特征,并将这些特征用于立体匹配。具体来说,该算法首先使用卷积神经网络提取左右两幅图像的特征,然后将这些特征用于计算匹配代价。最后,通过优化匹配代价,得到左右两幅图像之间的视差图。
需要注意的是,卷积神经网络的双目立体匹配算法在计算匹配代价时,往往只考虑像素级别的特征,而缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力。因此,在不适定区域的情况下,匹配精度会受到影响。为了解决这个问题,研究者们提出了很多改进算法,如引用中提到的在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。
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