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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：范诗萌, 孙炜, 覃宇, 覃业宝, 胡曼倩, 刘崇沛
关键词：双目立体匹配, 卷积神经网络, 特征提取, 局部特征, 全局特征
基于深度学习的双目立体匹配算法大多采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。但该网络存在感受野有限、卷积核权重共享等固有的局限性，难以提取到强辨识度的特征，易导致弱纹理区域、细节区域等有挑战性区域的匹配精度较低。针对该问题，本文提出一种基于三分支混合特征提取的双目立体匹配算法。具体地，将CNN分支、Swin Transformer分支、融合分支并联设置，并对左、右图像进行特征提取，并联分支设置有效地保留了CNN的局部特征表达能力和Swin Transformer框架的全局特征表达能力。融合分支由多阶段的全局－局部信息适配器组成，不仅能实现本阶段全局信息和局部信息的融合与表达，而且能够跨不同阶段有效地传播特征，从而筛选出适用于弱纹理区域和细节区域的强相关特征信息，提高了立体匹配的精度。在SceneFlow数据集上进行的消融实验验证了本文算法的有效性。利用SceneFlow、KITTI 2012、KITTI 2015数据集进行了测试。本文方法在SceneFlow数据集上的端点误差为0.652个像素；在KITTI 2012数据集上的非遮挡区域，视差误差大于5个像素的百分比为0.79%。结果表明本文算法具有优异的立体匹配精度。
来源：2024年第4期
《机器人》期刊编辑部
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