[发明专利]基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法和系统

权利要求书

1.一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法，其特征在于，包括：

S1.将多视点图像特征进行逐对匹配，并将两匹配视图在特征维度上进行拼接得到两匹配视图的图像特征组合；

S2.从图像特征组合中获取视图间的相似性特征；

S3.将每一对匹配视图间的相似性特征组合为一个相似性特征序列，通过soft-max操作计算得到不同的两匹配视图所对应的归一化权重；

S4.将多个匹配视图初始代价体利用其对应的归一化权重进行归一化加权求和，生成多视图匹配代价。

2.根据权利要求1所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法，其特征在于，利用卷积神经网络从图像特征组合中获取视图间的相似性特征或计算两视图间的SSIM结构相似度。

3.根据权利要求2所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法，其特征在于，所述卷积神经网络为对称的U型结构，包括七个卷积层，每个卷积层之后连接批归一化层；第一卷积层及第二卷积层对特征进行下采样到1/4及1/16，在第四卷积层和第五卷积层对特征进行上采样到1/4及原尺寸，并对下采样的特征进行跳跃连接操作进行跨层次的特征融合。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建方法，其特征在于，多视图匹配代价为：

W_i为源视点对应的聚合权重，V_i为源视点对应的初始匹配代价，n表示源视点的个数。

5.一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建系统，其特征在于，包括：

匹配拼接模块，用于将多视点图像特征进行逐对匹配，并将两匹配视图在特征维度上进行拼接得到两匹配视图的图像特征组合；

相似性特征获取模块，用于从图像特征组合中获取视图间的相似性特征；

归一化权重计算模块，用于将每一对匹配视图间的相似性特征组合为一个相似性特征序列，通过soft-max操作计算得到不同的两匹配视图所对应的归一化权重；

加权求和模块，用于将多个匹配视图初始代价体利用其对应的归一化权重进行归一化加权求和，生成多视图匹配代价。

6.根据权利要求5所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建系统，其特征在于，相似性特征获取模块利用卷积神经网络从图像特征组合中获取视图间的相似性特征或计算两视图间的SSIM结构相似度。

7.根据权利要求6所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建系统，其特征在于，所述卷积神经网络为对称的U型结构，包括七个卷积层，每个卷积层之后连接批归一化层；第一卷积层及第二卷积层对特征进行下采样到1/4及1/16，在第四卷积层和第五卷积层对特征进行上采样到1/4及原尺寸，并对下采样的特征进行跳跃连接操作进行跨层次的特征融合。

8.根据权利要求5-7任一项所述的一种基于多视点图像特征的自适应匹配代价构建系统，其特征在于，多视图匹配代价为：

W_i为源视点对应的聚合权重，V_i为源视点对应的初始匹配代价，n表示源视点的个数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1～4任意一项所述方法的步骤。