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基于引导信息的双目立体匹配算法

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  • 万方数据
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针对现有立体匹配算法在边缘、遮挡、视差不连续、弱纹理等区域匹配误差较大的问题,提出一种在利用视差注意力机制的基础上引入边缘和语义信息的立体匹配算法.在利用视差注意力机制进行代价计算和代价聚合中引入边缘细节信息改善边缘和遮挡区域匹配误差较大的问题,并对引入边缘信息时与特征提取过程中得到的不同尺度特征图融合的时机进行了讨论,确定浅层大尺度特征图引入边缘信息可以提高匹配精度;在视差优化中引入语义信息改善视差不连续和弱纹理区域匹配精度不高的问题,并对不同尺度特征图求取的语义信息对匹配精度的影响进行讨论,利用深层小尺度特征图提取语义信息可以提高匹配精度.提出的方法在SceneFlow数据集上进行了测试,将基准网络PASMNet的误差降低了49.05％,并与其他算法进行对比分析.实验结果表明,边缘和语义等引导信息的引入有针对性地改善了现有算法在边缘、遮挡、视差不连续和弱纹理区域的视差精度,从而提高了整体预测精度.
Binocular Stereo Matching Algorithm Based on Guidance Information

魏东、何雪

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沈阳工业大学 信息科学与工程学院,辽宁 沈阳 110870

立体匹配 双目视觉 边缘信息 语义信息 视差注意力机制

辽宁省教育项目

LJGD2020006

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.12.024

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(12)
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