一种基于卷积神经网络的立体匹配算法设计

• 作者: 袁勋 陈松 鲁志敏
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 立体匹配 空洞空间金字塔池化 误匹配率
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: ITNS主题专栏:人工智能技术
• 页码范围: 1-5,21
• 页数: 6页
• 分类号: TN47
• 字数: 4452字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.05.001

摘要

为了解决传统立体匹配算法对立体图像在低纹理以及遮挡区域匹配效果较差的问题,设计了一种端到端的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的立体匹配算法.该算法采取了残差卷积神经网络对图像特征进行提取,之后利用空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块来获取图像的上下文信息,并结合多尺度的三维卷积神经网络对代价空间进行规整,最终实现了高精度的立体匹配算法.所获取的视差图在KITTI2015 测试平台上的误匹配率为2.42％,与几何上下文(Geometry and Context,GC)网络相比较,视差图的精度提高了0.45％,且运行时间缩短了一半.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈松	中国科学技术大学信息科学技术学院	15	18	3.0	3.0
2	鲁志敏	中国科学技术大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
3	袁勋	中国科学技术大学信息科学技术学院	6	78	4.0	6.0