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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种双目立体匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115719424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110970402.4，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种双目立体匹配方法是由朱明;魏铭;伍易;王佳荣;孙佳琪设计研发完成，并于2021-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种双目立体匹配方法，包括以下步骤：输入左图像和右图像，通过加入集中极线方向注意力机制的两个共享权重的堆叠孪生卷积神经网络进行下采样，得到低于左图像的分辨率的左特征图和低于右图像分辨率的右特征图；利用左特征图和右特征图构建代价体，将代价体输入到三维卷积中进行特征提取，得到双目立体系统的初始图像的视差图；根据构建的学习权重的引导网路，对初始图像的视差图进行引导优化，上采样回原始分辨率的视差图，得到双目立体系统的初始图像的深度图像。通过对GA‑Net的改进，在保证精度损失较小的前提下，提升计算速度；采用低分辨率图像输入卷积神经网络，节省了计算成本，提升匹配速度。

本发明授权一种双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种双目立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入左图像和右图像，分别通过均加入集中极线方向注意力机制的两个共享权重的堆叠孪生卷积神经网络进行下采样，得到低于所述左图像的分辨率的左特征图和低于所述右图像的分辨率的右特征图；所述集中极线方向注意力机制包括集中宽度方向的注意力分支和自身加强的注意力分支；所述共享权重的堆叠孪生卷积神经网络为基于GA-Net的特征提取网络进行设计的叠堆沙漏型的特征提取网络；在所述集中极线方向注意力机制中，距离中心点越近的点分配的权重越高；通过所述集中宽度方向的注意力分支对所述左图像逐次进行卷积操作，对所述左图像的宽度进行特征提取；通过所述自身加强的注意力分支对所述右图像逐次进行卷积操作，对所述右图像的宽度进行特征提取；对提取得到的所述左图像的宽度特征和所述右图像的宽度特征进行加法融合，得到双目立体系统的初始图像的集中极线方向的深度特征；所述深度特征用于指导所述共享权重的堆叠孪生卷积神经网络的权重分配；S2、利用所述左特征图和所述右特征图构建代价体，将所述代价体输入到三维卷积中进行特征提取，得到双目立体系统的初始图像的视差图；S3、根据构建的学习权重的引导网络，对所述双目立体系统的初始图像的视差图进行引导优化，上采样回原始分辨率的视差图，得到所述双目立体系统的初始图像的深度图像；所述学习权重的引导网络包括边缘分支、SGA分支和LGA分支。

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