[发明专利]一种基于细节增强的双目立体匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于细节增强的双目立体匹配方法，首先，利用视差初始化子网络来获取低分辨率下的初始视差估计结果；然后，通过带引导模块的优化子网络，结合多尺度优化策略，逐步上采样并优化低分辨率初始视差，并输出全分辨率下的稠密视差估计结果；接着，使用多尺度损失函数，将低分辨率下的视差估计结果作为中间监督，以提高网络的收敛精度，促进全分辨率下的视差估计结果；再将待匹配的双目立体像对输入训练好的网络，得到视差估计结果。该方法通过对具有真实视差的训练数据集进行学习与训练，在极大提高了立体匹配所得到的视差结果的精度与鲁棒性的同时，还显著提升了视差图中对小目标以及边缘等细节信息的估计结果。

主权项

1.一种基于细节增强的双目立体匹配方法，其特征在于，包括：步骤S1：设置能够获取低分辨率下的初始视差估计结果的初始化子网络；步骤S2：设置带引导模块的优化子网络，初始化子网络与优化子网络构成视差估计网络模型，其中，优化子网络用以结合多尺度优化策略，逐步上采样并优化步骤S1中产生的低分辨率初始视差，输出全分辨率下的稠密视差估计结果；步骤S3：将立体像对中的左右图像作为训练样本集，采用多尺度损失函数，基于训练样本集，分别对初始化子网络、优化子网络以及整个视差估计网络模型进行训练；步骤S4：将待匹配的双目立体像对输入训练好的网络模型，得到预测的视差估计结果。