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龍圖騰網(wǎng)恭喜青島科技大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利立體匹配方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119228790B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411729733.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)立體匹配方法及裝置是由高穎;朱旅濰;張宗帥;王祥龍;李永慶;顏軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本立體匹配方法及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種立體匹配方法及裝置，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：對(duì)輸入的圖像進(jìn)行特征提取，獲得多尺度特征圖及上下文特征圖；對(duì)多尺度特征圖進(jìn)行高、低頻特征融合，獲得融合后特征圖；將融合后特征圖劃分為多個(gè)特征組，獲得每個(gè)特征組的組內(nèi)相關(guān)性體和融合后特征圖的均值相關(guān)性體；根據(jù)組內(nèi)相關(guān)性體和均值相關(guān)性體獲得初始代價(jià)體積；計(jì)算代價(jià)體積中的每個(gè)像素與該像素的鄰域像素信息的相似性，獲得親和力關(guān)系，利用親和力關(guān)系更新初始代價(jià)體積，獲得具有親和力關(guān)系約束的代價(jià)體積；將上下文特征圖、初始代價(jià)體積和具有親和力關(guān)系約束的代價(jià)體積輸入門(mén)控循環(huán)單元進(jìn)行迭代更新，獲得最終視差圖。采用本發(fā)明，能夠提高視差估計(jì)精確度。

本發(fā)明授權(quán)立體匹配方法及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種立體匹配方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)輸入的左、右圖像采用殘差塊和下采樣進(jìn)行特征提取，獲得多尺度特征圖；對(duì)所述多尺度特征圖進(jìn)行再提取，獲得上下文特征圖；對(duì)所述多尺度特征圖進(jìn)行高、低頻特征融合，獲得融合后特征圖；將所述融合后特征圖沿通道維度劃分為多個(gè)特征組，在每個(gè)特征組內(nèi)，采用內(nèi)積獲得組內(nèi)相關(guān)性體；還計(jì)算所述融合后特征圖中特征圖像對(duì)在所有通道上的乘積均值，獲得均值相關(guān)性體；將所述組內(nèi)相關(guān)性體和所述均值相關(guān)性體進(jìn)行拼接，獲得初始代價(jià)體積；對(duì)所述初始代價(jià)體積中的每個(gè)像素進(jìn)行鄰域搜索，獲得每個(gè)像素的鄰域像素信息；計(jì)算每個(gè)像素與該像素的鄰域像素信息的相似性，獲得親和力關(guān)系，利用所述親和力關(guān)系更新所述初始代價(jià)體積，獲得具有親和力關(guān)系約束的代價(jià)體積；將所述上下文特征圖、所述初始代價(jià)體積和所述具有親和力關(guān)系約束的代價(jià)體積輸入門(mén)控循環(huán)單元進(jìn)行迭代更新，獲得最終視差圖。

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