《電子技術(shù)應用》
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一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的立體匹配算法設(shè)計
《信息技術(shù)與網(wǎng)絡安全》2020年第5期
魯志敏,袁勛,陳松
中國科學技術(shù)大學 信息科學技術(shù)學院
摘要: 為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法對立體圖像在低紋理以及遮擋區(qū)域匹配效果較差的問題,設(shè)計了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)的立體匹配算法。該算法采取了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像特征進行提取,之后利用空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模塊來獲取圖像的上下文信息,并結(jié)合多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對代價空間進行規(guī)整,最終實現(xiàn)了高精度的立體匹配算法。所獲取的視差圖在KITTI2015測試平臺上的誤匹配率為2.42%,與幾何上下文(Geometry and Context,GC)網(wǎng)絡相比較,視差圖的精度提高了0.45%,且運行時間縮短了一半。
中圖分類號:TN47 文獻標識碼:A DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2020.05.001
引用格式:魯志敏,袁勛,陳松.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的立體匹配算法設(shè)計[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡安全,2020,39(5):1-5,21.
Abstract:
Key words :

立體視覺作為計算機視覺最為熱門的研究領(lǐng)域,廣泛應用于車輛的自動駕駛、機器人導航、三維重建、物體檢測和識別等方面。立體匹配作為立體視覺系統(tǒng)中的核心技術(shù),其匹配的精確度決定著整個系統(tǒng)的性能。由于拍攝的立體圖像大多存在噪聲干擾、重復紋理、低紋理和遮擋區(qū)域等問題,并且受到光照條件的影響,如何高效快速地獲取精準的視差圖仍存在著諸多挑戰(zhàn)。

立體匹配算法的典型流程包含匹配代價計算、代價聚合、視差計算和視差優(yōu)化四個步驟[1],其又分為全局算法和局部算法。局部算法通常使用固定大小的窗口或可變的窗口來計算初始代價,例如Census算法等,實現(xiàn)都比較簡便,但是在視差突變區(qū)域存在諸多弊端,對低紋理和遮擋區(qū)域匹配效果差。全局匹配算法通過建立全局能量函數(shù),利用最小化全局能量函數(shù)來獲取最優(yōu)的視差值[2]。常用的全局匹配算法包含動態(tài)規(guī)劃、圖割法、置信傳播法、遺傳算法等。全局匹配算法隨著計算復雜度的提升,匹配效果較局部算法有所提升,但數(shù)據(jù)依賴性大導致運行速度慢,需要花費很長的時間進行計算。

為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法在低紋理、遮擋區(qū)域的匹配效果差的問題,本文研究了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的立體匹配算法,并利用了空洞空間金字塔池化(ASPP)[3]網(wǎng)絡獲取圖像的上下文信息和多尺度的三維卷積網(wǎng)絡來擴大圖像的感受野。最終獲得的視差圖的精度遠高于傳統(tǒng)匹配算法,對圖像的邊緣、遮擋區(qū)域的匹配效果都非常優(yōu)異。




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作者信息:

魯志敏,袁勛,陳松(中國科學技術(shù)大學 信息科學技術(shù)學院,安徽 合肥 230026)

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