基于深度学习的立体影像密集匹配方法综述

• 作者: 季顺平 罗冲 刘瑾
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 立体匹配 深度学习 航空遥感影像
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 193-202
• 页数: 10页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20200620

摘要

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等.视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术.近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功.然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中.回顾了双目立体匹配的深度学习方法,选出了代表性的5种经典深度学习模型——GC-Net(geometry and context network)模型、PSM-Net(pyramid stereo matching network)模型、GWC -Net (group-wise correlation stereo network)模型、GA-Net( guided aggregation network)模型、HSM-Net(hierarchical deep stereo matching network)模型,将其应用于一套开源街景数据集(KITTI2015)和两套航空遥感影像数据集(München、WHU);分析了各种网络的实现方法,探讨了深度学习在遥感影像立体匹配中的性能,并与传统方法进行了对比.