一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法

摘要

本发明提出了一种基于卷积神经网络的双目立体匹配方法，通过改进现有的用于视差估计的DispNet网络模型，利用亚像素卷积来替代原本网络模型中的上采样层。相比于原上采样操作在较高的分辨率图像上进行，亚像素卷积直接在低分辨率图像上进行卷积计算，这不仅提高了计算效率，对于整个网络而言则加快了匹配速度，同时它还提高了网络模型的良好性能，增加了丰富的细节信息，解决了病态区域无法正确匹配的问题。