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一种多尺度特征与代价聚合的实时立体匹配算法

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针对立体匹配中的运算速度与精度的问题,提出一种多尺度特征与代价聚合的实时立体匹配算法.首先,在特征提取阶段,设计一种基于注意力机制的特征聚合模块对图像对进行特征提取,可有效提取不同尺度的特征;其次,在匹配代价计算阶段,用L1 距离度量方式来计算匹配代价,在代价聚合阶段,用尺度内代价聚合和跨尺度代价聚合模块进行代价聚合,以替代用 3D卷积对匹配代价卷进行正则化的计算成本;最后,进行视差回归,在视差优化阶段,用空间传播网络进行视差优化.实验结果表明,该算法在保证匹配精度的同时能够有效提升匹配的速度.
A Real-time Stereo-Matching Algorithm for the Aggregation of Multiscale Features and Costs
Aiming at the operation speed and accuracy of stereo matching,a real-time stereo matching algorithm with multi-scale feature and cost aggregation is proposed.Firstly,a feature aggregation module can effectively extract the features of different scales.Secondly,the L1 distance is used in the matching cost calculation stage to calculate the matching cost.In the cost aggregation stage,the within-scale cost aggregation and cross-scale cost aggregation module are used to replace the calculation cost caused by regularization of the matching cost volume with 3D convolution.Finally,the disparity regression is performed,and the spatial propagation network is optimized in the disparity optimization stage.The experimental results show that the stereo matching algorithm can guarantee the accuracy and speed of matching.

multi-scale aggregationattention mechanismstereo matching

李威龙

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广东石油化工学院 计算机学院,广东 茂名 525000

多尺度聚合 注意力机制 立体匹配

2024

电视技术
电视电声研究所 中国电子科技集团公司第三研究所

电视技术

影响因子:0.496
ISSN:1002-8692
年,卷(期):2024.48(6)
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