基于深度学习的立体影像密集匹配方法综述

摘要：

三维重建可用于数字高程模型制作、机器人导航、增强现实和自动驾驶等.视差图是三维重建中一种重要的表达方式,而立体密集匹配是使用最广泛的获取视差图的技术.近年来,随着硬件、数据集、算法的发展,基于深度学习的立体匹配方法受到了广泛关注并取得了巨大成功.然而,这些方法通常在近景立体像对中进行测试,很少被用于遥感影像中.回顾了双目立体匹配的深度学习方法,选出了代表性的5种经典深度学习模型——GC-Net(geometry and context network)模型、PSM-Net(pyramid stereo matching network)模型、GWC -Net (group-wise correlation stereo network)模型、GA-Net( guided aggregation network)模型、HSM-Net(hierarchical deep stereo matching network)模型,将其应用于一套开源街景数据集(KITTI2015)和两套航空遥感影像数据集(München、WHU);分析了各种网络的实现方法,探讨了深度学习在遥感影像立体匹配中的性能,并与传统方法进行了对比.

关键词：立体匹配、深度学习、航空遥感影像

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0505003

在线出版日期：2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：193-202