[发明专利]一种基于ZNCC算法和神经网络的实时立体匹配方法在审
| 申请号： | 202210595064.5 | 申请日： | 2022-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN114972474A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 李昀;徐新;常穹;施毅 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/593 | 分类号： | G06T7/593;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 吴旭 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ZNCC算法和神经网络的实时立体匹配方法，能既快速又准确地通过目标图像与参考图像计算出深度图像。首先，对输入的RGB图像进行下采样，并转换为灰度图像，得到低分辨率的灰度图像，然后，利用ZNCC算法进行低分辨率图片的匹配成本计算，并通过SGM算法、WTA算法、SMP算法生成初始的低分辨率的视差图，然后，通过神经网络算法得到高分辨率的视差图，最后，将其转换为深度图像。本发明方法是基于传统方案和神经网络算法的混合系统，其中，传统方案用以快速生成视差图，神经网络着重于对视差图的放大优化。通过本发明的技术方案，实现了实时立体视觉匹配系统，且系统具有很高的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 zncc 算法 神经网络 实时 立体 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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