公开(公告)号：CN111915503A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010534851.X

申请日：2020-06-12

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杜娟 ,  余政铭 ,  汤永超 ,  谭瀚儒 ,  孟靖雄

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于树形神经网络结构的视差获取方法、存储介质及计算设备，包括，通过傅里叶变换对图像进行去噪预处理，然后利用树形深度神经网络提取不同分辨率的图像特征，进而将左右图的不同分辨率的特征图通过分级代价聚合网络获取视差图。相比与其它方法，这种方法可以解决图像中反光表面与遮挡区域对视差获取结果的影响。

公开(公告)号：CN111915503B

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202010534851.X

申请日：2020-06-12

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 杜娟 ,  余政铭 ,  汤永超 ,  谭瀚儒 ,  孟靖雄

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于树形神经网络结构的视差获取方法、存储介质及计算设备，包括，通过傅里叶变换对图像进行去噪预处理，然后利用树形深度神经网络提取不同分辨率的图像特征，进而将左右图的不同分辨率的特征图通过分级代价聚合网络获取视差图。相比与其它方法，这种方法可以解决图像中反光表面与遮挡区域对视差获取结果的影响。