【技术实现步骤摘要】
一种双目立体匹配方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域，具体涉及一种双目立体匹配方法。
技术介绍
[0002]双目立体视觉是从人类视觉中得到启发，在不接触目标物的情况下，通过模仿人眼采用两个相机从不同角度拍摄图像，并根据视差原理来获取物体的三维信息，重建物体三维轮廓以及位置信息，且具有高效率，较高精度、操作简单，低成本，自动化程度高等优点，广泛的应用在精密测量、目标定位、机器人运动和环境勘测、机械抓取、智能驾驶、三维重建、医疗影像、人机交互等领域。
[0003]双目视觉实现的关键技术有：相机标定，立体校正、立体匹配、三维重建，而立体匹配是双目视觉技术核心步骤之一，是计算机视觉领域的研究重点。立体匹配是通过找到空间物体在所获取的左右图像中的对应关系，即寻找双目图像的对应点，从中计算出视差，并根据计算出的视差利用相似三角形原理估计深度的过程。立体匹配是建立立体视觉中最具有重要性的一环，立体匹配所获取视差信息将直接影响所得到的三维信息。
[0004]立体匹配是作为双目视觉技术的关键和研究重点和难点。此课题研...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种双目立体匹配方法，其步骤包括：1)特征提取网络对待匹配的左、右图像进行特征提取，得到左图像N种分辨率的特征图、右图像对应的N种分辨率的特征图；其中N为大于1的整数；2)将左、右图像对应的同一分辨率的特征图进行相关操作，形成一个4D的匹配代价卷；然后通过尺度内聚合模块对每个4D的匹配代价卷进行局部代价聚合操作，得到与原匹配代价卷分辨率相同的全新匹配代价卷；3)通过尺度间聚合模块对步骤2)所得N个全新匹配代价卷进行融合，得到最终的匹配代价卷；4)根据最终的匹配代价卷得到对应N种不同分辨率对应的视差图；然后对所得各视差图进行上采样并输入StereoDRNet中，得到最终的预测视差图。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络首先对输入图像进行降采样，然后采用第一残差网络对输入图像进行处理，得到分辨率为输入图像三分之一的特征图M1；然后将特征图M1输入第二残差网络进行处理，得到分辨率为输入图像六分之一的特征图M2；最后将特征图M2输入第三残差网络进行处理，得到分辨率为输入图像十二分之一的特征图M3。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述尺度内聚合模块通过得到全新匹配代价卷；其中，表示在像素点p处视差为d经过尺度内聚合后的匹配代价，K2表示采样点的总数，w
k
表示第k个采样点的聚合权重，p
k
是像素点p的固定偏移，
△
p
k
是可学习的额外偏移，m
k
是第k个点的位置权重、用...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨戈，廖雨婷，
申请(专利权)人：北京师范大学珠海校区，
类型：发明
国别省市：
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