发明

一种基于无监督的立体匹配方法

2023-05-29 07:02:54 发布于四川 14
  • 申请专利号:CN202211646528.7
  • 公开(公告)日:2023-03-21
  • 公开(公告)号:CN115830094A
  • 申请人:沈阳工业大学
摘要:本发明一种基于无监督的立体匹配方法,涉及计算机视觉领域、深度学习技术领域,其特征在于:该方法按照以下步骤进行:图像输入:输入两幅左右相机视图,两幅图像进行裁剪并在通道维度上合并;视差计算:视差计算采用的是自编码器模块,自编码器模块包含编码器,结构感知模块,解码器三部分组成;重建图像:得到的视差图和原图像通过扭曲操作计算重建图像;损失计算:计算图像重建损失、左右一致性损失以及视差图平滑度损失;训练模型:用图像重建损失、左右一致性损失以及视差图平滑度损失引导网络模型学习。本发明的目的是为了获得较多高精度的视差信息,提高无监督立体匹配的精度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 115830094 A (43)申请公布日 2023.03.21 (21)申请号 202211646528.7 (22)申请日 2022.12.21 (71)申请人 沈阳工业大学 地址 110870 辽宁省沈阳市经济技术开发 区沈辽西路111号 (72)发明人 魏东 李昌恺 刘欢 张潇瀚  孙天翼  (74)专利代理机构 沈阳智龙专利事务所(普通 合伙) 21115 专利代理师 宋铁军 (51)Int.Cl. G06T 7/55 (2017.01) G06N 3/0455 (2023.01) 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 (54)发明名称 一种基于无监督的立体匹配方法 (57)摘要 本发明一种基于无监督的立体匹配方法,涉 及计算机视觉领域、深度学习技术领域,其特征 在于:该方法按照以下步骤进行:图像输入:输入 两幅左右相机视图,两幅图像进行裁剪并在通道 维度上合并;视差计算:视差计算采用的是自编 码器模块,自编码器模块包含编码器,结构感知 模块,解码器三部分组成;重建图像:得到的视差 图和原图像通过扭曲操作计算重建图像;损失计 算:计算图像重建损失、左右一致性损失以及视 差图平滑度损失;训练模型:用图像重建损失、左 右一致性损失以及视差图平滑度损失引导网络 模型学习。本发明的目的是为了获得较多高精度 A 的视差信息,提高无监督立体匹配的精度。 4 9 0 0 3 8 5

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