[发明专利]一种基于多尺度信息和注意力机制的金字塔双目立体匹配方法

权利要求书

1.一种基于多尺度信息和注意力机制的金字塔双目立体匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、获取参数校正后的双目图像；

步骤二、采用自适应特征提取模块获取加权后的通道维度的特征。自适应特征提取模块通过在同一个网络层中设置不同尺寸的卷积核使网络获得不同尺度的特征，采用卷积层处理全局池化后的特征以提高网络的学习能力，使用PReLU函数作为激活函数保留更多的细节信息；

步骤三、采用具有四个不同空洞率的卷积分支和全局平均池化层的空洞空间金字塔池化结构作为上下文信息提取模块获取图像中的多尺度上下文信息和全局上下文信息作为图像维度的信息；

步骤四、将步骤一中的特征与步骤二中的特征融合构造匹配代价卷，在视差计算模块采用三维可分离卷积和三维通道注意力机制处理所构造的匹配代价卷计算深度信息，在保证匹配精度的同时降低了网络的参数，同时视差计算模块只保留各个编解码结构之间的链接，对于编解码模块内部之间除了所加入的通道注意力模块之外不存在其余的跳跃链接，以此可以有效地降低模型的计算参数。

2.如权利要求1所述的基于多尺度上下文注意力机制的金字塔双目立体匹配方法，其特征在于，设计自适应特征提取模块和基于图像的信息提取模块，实现了局部特征和全局特征的提取。

3.如权利要求1所述的基于多尺度上下文注意力机制的金字塔双目立体匹配方法，其特征在于，利用三维深度卷积和三维通道注意力机制构造视差计算模块，且只模型不存在编解码模块内部的跳跃链接，既可以增加网络宽度，有利于恢复图像细节，从而提高在病态区域的匹配精度，又可以降低模型的计算参数。