1 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室, 重庆 400040
2 重庆大学光电工程学院, 重庆 400040
3 重庆师范大学计算机与信息科学学院, 重庆 401331
针对立体匹配中不适定区域难以找到精确匹配点的问题,提出一种融合多尺度局部特征与深度特征的立体匹配方法。特征融合阶段包括两部分,其一是融合不同尺度下Log-Gabor特征和局部二值模式特征组合的浅层次特征,其二是将多尺度浅层融合特征和卷积神经网络提取的深度特征进行级联,形成既包含语义信息又包含结构化信息的特征图像。通过在极线垂直方向添加不同强度的噪声来构造正负样本,减小图像中极线对齐欠准带来的误差。将该方法与两种变体方法(改变或舍弃部分模块)在KITTI数据集进行对比实验,结果表明各模块设置具有合理性;与一些经典方法相比,所提方法取得了有竞争力的匹配性能。
机器视觉 立体匹配 多尺度局部特征融合 浅层次特征 孪生网络 卷积神经网络
