【摘 要】
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本文就现如今在众多领域有着广泛应用的立体匹配问题展开研究,使用卷积神经网络代替传统立体匹配算法进行代价计算,能够获得使最终视差图结果匹配错误率更小的匹配代价。并且
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本文就现如今在众多领域有着广泛应用的立体匹配问题展开研究,使用卷积神经网络代替传统立体匹配算法进行代价计算,能够获得使最终视差图结果匹配错误率更小的匹配代价。并且通过使用不同的激活函数和引入批归一化层来对卷积神经网络结构进行改进,进一步降低了匹配错误率。通过匹配代价聚合、视差计算和视差精化的后处理步骤可以获得质量较好的视差图结果。最后使用Middlebury立体算法评价网站对算法结果进行了评价和对比来说明所提出的立体匹配算法的优越性。
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