[发明专利]一种基于PSMNet优化的图像立体匹配方法在审
| 申请号： | 202010855158.2 | 申请日： | 2020-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN112150521A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 顾寄南;黄则栋;李静;孙晓红 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于PSMNet优化的图像立体匹配方法，包括：左右图像分别输入到ResNeXt残差卷积神经网络中，提取初步特征图像，ResNeXt残差卷积神经网络引入独立路径的数量；ASPP模块提取初步提取特征图不同尺度的特征图空间信息，通过融合模块对所述特征图空间信息进行融合，得到二维融合特征图，左右二维融合特征图连接形成4维的匹配代价空间；给定匹配代价空间，3D卷积神经网络根据二维融合特征图计算匹配代价；基于所述匹配代价，通过视差回归得到预测的视差图；3D卷积神经网络删除3D卷积输出与不同输出模块之间的残差连接。本发明解决了现有图像立体匹配中存在耗时长、匹配点错误较多的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 psmnet 优化 图像 立体 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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