【技术实现步骤摘要】
基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet的双目立体匹配算法
(一)
[0001]本专利技术涉及的是一种基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet的双目立体匹配算法，可用于三维空间的立体重建，属于计算机视觉、图像处理
(二)
技术介绍
[0002]计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80％依靠视觉系统。双目立体匹配是计算机视觉领域的重要分支，它通过模拟人的视觉系统来处理现实世界。随着社会的科技进步，立体匹配技术的发展日新月异，随着匹配算法精度与速度的提高，其应用场景进一步扩大。在此背景下，研究立体匹配变的意义非凡。立体匹配作为三维重建、立体导航、非接触测距等技术的关键步骤，通过匹配两幅或者多幅图像来获取深度信息。并且广泛应用于工业生产自动化、流水线控制、无人驾驶汽车(测距，导航)、安防监控、图像分析、机器人智能控制等方面。虽然立体匹配应用广泛但是还有很多尚未解决的难题因此该技术成为了近年来计算机视觉领域广泛关注的难点和热点。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度特征融合空洞卷积ResNet的双目立体匹配算法，用于匹配输入的左右图像，生成输出的视差图。该算法包括以下构成装置：S1.特征提取单元，用于从输入的左右图像中提取特征；S2.代价体构建单元，用于将左右图像的特征构建成代价体；S3.代价体聚合单元，用于通过编解码沙漏结构对代价体进行聚合；S4.视差回归单元，用于生成输出的视差图。2.根据权利要求1所述的方法，其中S1的特征提取单元采用ResNet模型作为基础网络，并引入空洞卷积方法提取更大范围的特征。其中，改进的ResNet模型包括多个残差块，每个残差块由两个空洞卷积层和一个残差连接组成，将一个批量归一化层和一个ReLU激活函数放置在每一个空洞卷积层之前。3.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑明德，王自亮，杜浩，熊显名，玉光等，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。