基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配技術(shù)研究.pdf

1、雙目立體視覺(jué)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的關(guān)鍵技術(shù)之一，它在傳統(tǒng)的三維場(chǎng)景重建、智能機(jī)器人導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤以及新興的無(wú)人駕駛汽車、虛擬現(xiàn)實(shí)、移動(dòng)終端等領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。立體匹配作為雙目立體視覺(jué)中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，一直是目前研究的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展，在圖像、語(yǔ)音、文本等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更是結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像局部關(guān)聯(lián)性等特性，能有效提取圖像特征，特別適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，在圖像分類、物體檢測(cè)、

2、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中取得了顯著的成績(jī)。目前，如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到立體匹配任務(wù)中，獲得高準(zhǔn)確率、快速的算法，仍是一個(gè)有待解決的問(wèn)題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配代價(jià)計(jì)算算法。在分析傳統(tǒng)匹配代價(jià)算法原理和現(xiàn)有數(shù)據(jù)集限制的基礎(chǔ)上，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖像塊的匹配程度，避免了需要人工選擇特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配代價(jià)計(jì)算算法大幅減少了初始匹配誤差，為后續(xù)步驟建立良好基礎(chǔ)，且具有較好