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申请/专利权人：燕山大学

摘要：本发明公开了基于逐组SAD成本量和特征重利用的双目立体匹配算法，本发明提出采用逐组SAD的方法去计算成本量，相减可以更明确的表征特征间的相似性，区域的相减考虑了周围像素的信息和上下文信息，可以更加明确的计算特征间的相似性，与全相关和逐组相关相比，提高了成本量的准确性，为3D聚合部分提供了更加精确的信息，进而提高了立体匹配的精度；并且构建了基于稠密连接的特征重利用聚合网络，采用稠密连接的原理对代价聚合部分的多尺寸信息进行重复利用，减少了在编码解码过程中信息的丢失，在一定程度上提高了代价聚合网络的有效性，在不增加时间消耗的前提下，提高了聚合网络的效率，在没有增加时间的前提下进一步提高了匹配精度。

主权项：1.基于逐组SAD成本量和特征重利用的双目立体匹配算法，其特征在于：包括如下步骤：S1、输入通过水平放置的两台相机拍摄得到的左右立体图像；S2、对输入的左右立体图像进行一元特征的提取，构建相应的一元特征体积；S3、对提取的一元特征体积采用逐组SAD方法进行匹配值的计算，构建具有相似度信息的逐组SAD成本量；S4、采用基于稠密连接的多尺度成本量重利用的代价聚合网络对构建的逐组SAD成本量进行反复的上下文信息学习，输出具有精确像素相似度信息的成本量；具体过程为：S41、将构建的逐组SAD成本量分成不同尺度，并对不同尺度的成本量进行学习：将逐组SAD成本量通过连续下采样操作将14尺寸的成本量减小为18、116尺寸的成本量；S42、将不同尺寸的成本量输入到堆叠沙漏模块，并且将他们连续输入到不同的沙漏模块：基于多尺度成本量稠密连接，将14尺寸的成本量输入到第一个预沙漏模块内进行处理，并且将相同尺寸之间的信息通过短连接的方式进行传输；将第一个预沙漏模块处理过的成本量进行下采样，得到18尺寸的成本量，然后在进行下采样得到116尺寸的成本量，将步骤S41中不同尺寸的成本量按对应尺寸输入到沙漏模块编码过程中相应尺寸的成本量中，进行信息的补充，然后通过解码过程对成本量进行连续的上采样操作，解码过程中上采样的操作将编码过程中下采样操作对应尺寸的成本量通过短连接进行信息的补给；S43、将第一个沙漏模块编码过程中相应尺寸的成本量输入到第二个沙漏模块的编码过程中，同时将第一个沙漏模块过程的相应尺寸的成本量输入到第三个沙漏模块的编码过程中，然后再将第二个沙漏模块编码过程的相应尺寸的成本量输入到第三个沙漏模块的编码过程中；第二个沙漏模块在编码时，收到了前面第一个沙漏模块信息的补给，并将此信息补给到第三个沙漏模块的编码过程中；S44、连续的编码解码操作构成了多尺度成本量稠密连接的聚合网络，连续相应的信息传输，利用上下文信息的重利用输出具有精确像素相似度信息的成本量；S5、将输出的成本量采用上采样操作恢复到原图像尺寸，采用softmax函数将上采样得到的原尺寸成本量转换为概率量，然后采用softargmin函数计算预测视差值，输出预测视差图，采用SmoothL1损失函数对网络训练过程中的数据进行约束。

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百度查询： 燕山大学 基于逐组SAD成本量和特征重利用的双目立体匹配算法