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基于卷积神经网络的立体匹配研究

王润  
【摘要】:双目立体视觉在获取深度信息上有着低成本、灵活和易实现等优点,因此在机器人导航、自动驾驶和增强现实等众多前沿方向中有着广泛应用。双目视觉的关键就是通过在两幅图像中寻找匹配点得到视差,从而利用三角测量原理恢复场景深度。近来,卷积神经网络凭借其强大的特征提取和模型表达能力,在诸多的计算机视觉任务中都取得了突破性进展,基于深度学习的立体匹配研究逐渐成为目前的热点。本文基于端到端的卷积神经网络进行立体匹配研究,着力于解决立体匹配中存在的遮挡、反射和弱纹理等易发生误匹配的难点区域。对于立体匹配中存在的难点区域,利用像素的上下文信息进行视差推断是一个重要思路。为了在立体匹配中充分利用上下文信息,本文提出了利用层次化上下文信息的端到端立体匹配算法。在特征提取过程中,设计空间金字塔池化模块在不同尺度和位置上提取全局和局部的层次化上下文信息以适应不同的匹配区域。在优化学习匹配代价阶段,设计了编码-解码结构3D卷积模块,通过跳跃连接聚合多尺度的上下文信息。在不需要后处理的情况下,提出的立体匹配网络通过视差回归直接输出精细化的视差。另外,本文分析了基于深度学习的方法中存在的遮挡区域与非遮挡区域训练样本不平衡问题,针对此问题,提出了回归聚焦损失函数来进行监督训练。回归聚焦损失函数可以在训练过程中自适应地调整样本损失,平衡样本在总损失中的贡献,使模型聚焦在难估计处理的样本上,防止模型退化。我们在Middlebury 2014数据集上进行了实验分析,结果表明提出的立体匹配算法能够有效提高视差估计精度,尤其是在难处理的遮挡区域。


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