【摘 要】
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立体视觉是计算机视觉领域的研究热点之一,其原理是利用两个不同视点下获取的关于同一场景的立体图像来恢复场景的三维几何信息,在视觉导航、自动驾驶和三维重建等领域具有广泛应用。立体匹配是计算机立体视觉系统中最关键也是最困难的环节,其目的是寻找立体图像中像素点之间的匹配关系,生成相应的视差图。近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习技术颠覆了计算机视觉的众多领域,基于此的立体匹配网络研究成为领域内的研究热点
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立体视觉是计算机视觉领域的研究热点之一,其原理是利用两个不同视点下获取的关于同一场景的立体图像来恢复场景的三维几何信息,在视觉导航、自动驾驶和三维重建等领域具有广泛应用。立体匹配是计算机立体视觉系统中最关键也是最困难的环节,其目的是寻找立体图像中像素点之间的匹配关系,生成相应的视差图。近年来,以卷积神经网络为代表的深度学习技术颠覆了计算机视觉的众多领域,基于此的立体匹配网络研究成为领域内的研究热点。针对立体匹配网络中存在图像病态区域匹配效果欠佳、模型参数量过大的问题,本文提出基于多阶特征融合与循环代价聚合的端对端立体匹配网络MFRANet。主要工作与创新点如下:（1）为增强特征的表征与判别能力,提高网络对于图像病态区域的匹配精度,本文提出一种基于多阶特征融合的特征提取网络。该网络遵循分阶段、逐步式的特征融合策略,对多层次、多尺度特征进行融合,将图像的低层细节信息和高层语义信息同时融入特征之中。实验结果表明,本文提出的多阶特征融合方法具有优于其它特征融合方法的效果,可以有效地提高网络的匹配准确度。（2）针对立体匹配网络参数量与匹配精度之间的矛盾,本文提出一种嵌入深监督机制的3D循环代价聚合网络。一方面,为有效解决网络参数量过大的问题,将代价聚合方式由常见的级联式改进为循环式,极大地降低了网络的参数量。另一方面,为充分利用多尺度代价信息,将代价聚合子网络设计为沙漏型结构,实现跨尺度代价聚合,从而改善代价聚合的效果。此外,将渐进式深监督机制整合到循环代价聚合的过程中,以提高网络学习过程的直接性和透明性。实验结果验证了各个部分设计的有效性与合理性。（3）为验证本文提出的端对端立体匹配网络MFRANet的匹配性能,在立体匹配主流数据集Scene Flow、KITTI 2012和KITTI 2015上对其进行评测,并与其它先进的立体匹配网络进行对比,评测结果表明MFRANet具有领域前沿的匹配性能。其中,对于Scene Flow数据集,EPE误差值降低至0.92 pixels;对于KITTI 2012数据集,＞3px误匹配率降低至1.88%;对于KITTI 2015数据集,＞3px误匹配率降低至2.21%。
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