| 基于全连接神经网络和边缘感知视差传播的立体匹配算法研究 |
| Stereo matching algorithm based on fully connected neural network and edge aware disparity propagation |
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| DOI： |
| 中文关键词: 立体匹配；全连接神经网络；视差传播；测地距滤波；边缘感知;亚像素增强 |
| 英文关键词:stereo matching;fully connected neural network;disparity propagation;geodesic filter;edge aware;subpixel enhancement |
| 基金项目:国家自然科学基金（61471201）、江苏省高校自然科学研究重点项目（13KJA510004）、江苏省自然科学基金青年基金（BK20130867）、江苏省“六大人才高峰”项目（2014 DZXX 008）和南京邮电大学“1311人才计划”资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 严邓涛 | 南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003 | | 霍智勇 | 南京邮电大学 江苏省图像处理与图像通信重点实验室，江苏南京210003 | | 戴伟达 | 南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003 | | 陈钊 | 南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏南京210003 |
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| 中文摘要: |
| 提出一种基于全连接神经网络和边缘感知视差传播（Edge aware Disparity Propagation,EDP）的立体匹配算法。首先通过全连接网络获得初始的匹配代价，并利用胜者为王（Winner Takes All,WTA）算法生成初始视差图；然后进行一致性检测，对不一致视差点采用EDP和测地距滤波算法计算得到新的匹配代价和视差值，并填充初始视差图；最后，对填充后的视差图进行亚像素增强优化。实验数值表明，该算法能有效降低立体匹配的误匹配率，提高视差图精度，特别是在非闭塞区域有较低的误匹配率。 |
| 英文摘要: |
| A stereo matching algorithm based on fully connected neural network and edge aware disparity propagation (EDP) is presented.Firstly,a fully connected neural network is used to obtain the raw matching cost and the raw disparity map by winner take all (WTA) algorithm;Then,the inconsistent pixels are filtered out by the consistency detection,the inconsistent disparity point is calculated by using EDP and geodesic distance filtering algorithm to obtain new matching cost and disparity value,and the initial disparity map is filled.Finally,the sub pixel enhancement optimization is performed on the filled disparity map.The experimental results show that the algorithm can effectively reduce the mismatch rate of stereo matching and improve the accuracy of the disparity map,especially in the non occluded area with a low false matching rate. |
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