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| 一种“客观度量”和“深度学习”共同驱动的立体匹配方法 | |
| 作者单位： | ;1.中国石油大学(华东)信息与控制工程学院 |
| 摘 要： | 提出一种基于"客观度量"和"深度学习"共同驱动的立体匹配方法,互补"度量"和"学习"特征,提升立体匹配视差图的精度。将基于灰度差绝对和(SAD)与灰度梯度差绝对和(GRAD)两类算子的客观计算特征和基于数据驱动的深度学习特征进行加权融合,构建匹配代价模型;采用引导滤波器对匹配代价进行聚合;通过胜者全赢算法得到初始视差图;最后,运用左右一致性校验和加权中值滤波器优化视差图,去除误匹配点,得到最优视差图。在Middlebury立体匹配评估平台上的测试实验表明,所提算法能有效降低视差图平均绝对误差和均方根误差。 |
| 关 键 词： | 立体匹配 深度学习 特征融合 引导滤波器 胜者全赢算法 视差图 |
A stereo matching approach based on objective measurement and deep learning |
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| Keywords: | |