一种密集多尺度特征引导代价聚合的改进立体匹配网络

• Published in: 西安工程大学学报 Vol. 38; no. 1; pp. 121 - 130
• Main Authors: 张博, 张美灵, 李雪, 朱磊
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 西安工程大学 电子信息学院,陕西 西安 710048 2024
• Subjects: 双目视觉; 自适应融合; stereo matching; 密度多尺度特征; 立体匹配; dense multi-scale features; adaptive fusion; binocular vision

TP391; 针对目前立体匹配算法在重复纹理、无纹理、边缘等不适定性区域仍存在匹配不准确的问题,提出了一种基于PSMNet的密集多尺度特征引导代价聚合的立体匹配算法—DGNet(Dense multi-scale features Guided aggregation Network).首先,基于密集连接空洞空间金字塔池化结构设计了密集多尺度特征提取模块,该模块利用不同膨胀率的空洞卷积提取不同尺度的区域级特征,并通过密集连接方式有效整合不同尺度的图像特征,使网络捕获丰富的上下文关系;其次,在每个视差等级下将左右特征图串联形成初始代价体,再提出密集多尺度特征引导代价聚合结构,在聚合代价体的同时自...