机器学习辅助影像密集匹配方法

陈亨; 谢云鹏

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密集匹配又称稠密匹配,是数字摄影测量过程中的关键步骤之一.它是在2幅或多幅同名影像中,逐一进行像素匹配并生成逐像素点的视差图和深度图.传统的密集匹配方法往往由于存在遮挡、纹理缺乏以及特征稀疏等问题,因此其质量的提高会受到一定的限制.近年来,不少学者开展了利用卷积神经网络对密集匹配应用的研究,而且这些算法在KITTI等计算机视觉数据集中的表现很好.基于深度学习的方法,该文开展了对密集匹配算法的研究,介绍了一种深度学习网络PSMNet,利用Middubury数据集的数据对其进行测试,并且将结果与传统的SGM、GC算法进行比较.

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来源
《中国新技术新产品》 |2021年第5期|8-11|共4页
作者
陈亨; 谢云鹏;
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作者单位

广州市城市规划勘测设计研究院广东广州510000;

广州市城市规划勘测设计研究院广东广州510000;

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正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
密集匹配; 卷积神经网络; 金字塔池化; 三维卷积;

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