[发明专利]数据处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质，其中，方法包括：跟据关于同一场景不同视角的至少二个视图图像，确定对应的多维度匹配代价数据，其中，所述多维度匹配代价数据是基于至少二种方式确定的匹配代价数据得到的；基于所述多维度匹配代价数据，生成所述至少二个视图图像的视差图。本申请实施例可以增强相关性的表达能力，提高双目立体匹配的精度。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术，尤其是一种数据处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

双目立体匹配是计算机视觉技术一个非常热门的研究领域，在深度估计、身份认证、图像虚化和三维重建等领域应用非常广泛。双目立体匹配通常是以左右视图的匹配代价计算作为基础得到最后的视差图，其中，匹配代价计算主要是用来确定左右视图中匹配像素与待匹配像素之间的相关性，因此匹配代价计算的结果将影响双目立体匹配的精度。

然而，现有的匹配代价计算方式难以全面反映匹配像素与待匹配像素之间的相关性，相关性的表达能力不足，使得双目立体匹配的精度的提高受到限制。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理的技术方案。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种数据处理方法，包括：

根据关于同一场景不同视角的至少二个视图图像，确定对应的多维度匹配代价数据，其中，所述多维度匹配代价数据是基于至少二种方式确定的匹配代价数据得到的；

基于所述多维度匹配代价数据，生成所述至再少二个视图图像的视差图。

可选地，在本申请上述方法实施例中，所述根据关于同一场景不同视角的至少二个视图图像，确定对应的多维度匹配代价数据，包括：

对所述至少二个视图图像进行处理，得到其中每个视图图像的特征数据；

根据所述至少二个视图图像的特征数据，得到所述多维度匹配代价数据。

可选地，在本申请上述任一方法实施例中，所述根据所述至少二个视图图像的特征数据，得到所述多维度匹配代价数据，包括：

根据所述至少二个视图图像的特征数据，分别通过至少二种方式确定对应的匹配代价数据，得到不同维度的匹配代价数据；

对所述不同维度的匹配代价数据进行融合，得到所述多维度匹配代价数据。

可选地，在本申请上述任一方法实施例中，所述对所述不同维度的匹配代价数据进行融合，得到所述多维度匹配代价数据之前，还包括：

基于每个像素的邻域中的像素的相关性，对所述不同维度的匹配代价数据中的每一维度的匹配代价数据进行整合；

所述对所述不同维度的匹配代价数据进行融合，得到所述多维度匹配代价数据，包括：

对所述整合后的不同维度的匹配代价数据价进行融合，得到所述多维度匹配代价数据。

可选地，在本申请上述任一方法实施例中，所述基于每个像素的邻域中的像素的相关性，对所述不同维度的匹配代价数据中的每一维度的匹配代价数据进行整合，包括：

通过多分支神经网络中的各分支分别对所述不同维度的匹配代价数据中的每一维度的匹配代价数据进行整合。

可选地，在本申请上述任一方法实施例中，所述对所述不同维度的匹配代价数据进行融合，得到所述多维度匹配代价数据，包括：

对所述不同维度的匹配代价数据基于通道进行叠加，得到所述多维度匹配代价数据。

可选地，在本申请上述任一方法实施例中，所述对所述至少二个视图图像进行处理，得到其中每个视图图像的特征数据，包括：