[发明专利]立体匹配方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了立体匹配方法、装置及存储介质，涉及遥感领域。该方法包括：获取立体像对，根据预设的分块策略对立体像对进行分块，得到n个立体像块对；根据预设的深度学习模型对n个立体像块对进行视差估计，得到n个视差图，对n个视差图进行视差融合，得到视差融合图。本发明提供立体匹配方式，适用于如卫星遥感图像等分辨率及图像尺寸较大的大画幅图像，实现了对大画幅图像对的立体匹配，整体耗时少，且视差估计准确性更高。

技术领域

本发明涉及遥感领域，尤其涉及立体匹配方法、装置及存储介质。

背景技术

立体匹配技术一直是双目视觉的研究热点，通过双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像，根据图像对获取视差图，进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛，通常用于测量、三维重建以及虚拟视点的合成等，例如，在遥感技术领域，通过对卫星遥感立体像对进行立体匹配处理，可以构建星球表面的数字地形模型、生成数字高程图或通过构建数字表面模型获取城市三维模型等。

目前，基于卫星遥感影像的立体匹配方法多是基于特征提取、区域匹配和代价计算进行视差估计，然而由于卫星遥感影像多为大画幅影像，使得特征点匹配和代价计算的过程非常耗时，且匹配的误差较大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供适用于大画幅图像的立体匹配方法、装置及存储介质。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种立体匹配方法，包括：

获取立体像对，根据预设的分块策略对所述立体像对进行分块，得到n个立体像块对，n≥2；

根据预设的深度学习模型对所述n个立体像块对进行视差估计，得到n个视差图；

对所述n个视差图进行视差融合，得到视差融合图。

本发明的有益效果是：本发明提供立体匹配方式，适用于如卫星遥感图像等分辨率及图像尺寸较大的大画幅图像，通过将大画幅的立体像对分块，分成多个小块，然后再通过预选训练好的深度学习模型分别对这些小块图像进行视差估计，然后将得到的视差图进行融合，得到完整的视差融合图，实现了对大画幅图像对的立体匹配。同时，本申请中对小块图像的视差估计可以并行处理，而不用像传统估计方式一样直接对整副图像进行视差估计，提高了视差估计的效率，减少了立体匹配过程的整体耗时，并且通过对小块图像进行视差估计然后再融合，单次视差估计的处理量减少，从而减少了误差，并且通过深度学习模型进行视差估计，可以估计到更多的视差细节信息，视差估计准确性更高。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：

一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如上述技术方案所述的立体匹配方法。

本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：

一种立体匹配装置，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，实现如上述技术方案所述的立体匹配方法。

本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。

附图说明

图1为本发明立体匹配方法的实施例提供的流程示意图；

图2为本发明立体匹配方法的实施例提供的深度学习模型结构示意图；

图3为本发明立体匹配方法的实施例提供的立体匹配示意图；

图4为本发明立体匹配方法的其他实施例提供的DOG空间示意图；