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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配方法未充分利用圖像中各個層級的特征圖信息，造成對圖像在不適定區(qū)域的特征提取能力較差。提岀一種融合多尺度與多層級特征的立體匹配方法。通過在雙塔結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前端設(shè)計一個池化金字塔層，提取圖像的多尺度低層結(jié)構(gòu)特征。在該網(wǎng)絡(luò)模型的后端融合最后三層網(wǎng)絡(luò)的高級語乂特征來提取圖像特征，并對圖像特征進行相似性度量后輸岀視差圖。在 KITTI2015數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與LUO和 Anita方法相比，該方法的像素誤差精度分別由14.6%830%降至8.02%，且可得到細節(jié)信息更好的視差圖。
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