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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利基于多尺度特征提取和自适应聚合的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：CN114742875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210375366.1，技术领域涉及：G06T7/593；该发明授权基于多尺度特征提取和自适应聚合的双目立体匹配方法是由陈刚;赵埔田;孟海涛设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征提取和自适应聚合的双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多尺度特征提取和自适应聚合的双目立体匹配方法，包括：获取双目相机的左图和右图；对所述左图和所述右图进行多尺度特征提取，得到所述左图和所述右图在多个分辨率上的特征矩阵；计算所述特征矩阵对应的代价矩阵；将不同的所述代价矩阵进行代价聚合，融合不同尺度下和局部区域内的信息得到代价聚合值；根据所述相邻像素的代价聚合值，获取粗视差图；对所述粗视差图进行优化，得到双目立体匹配的目标视差图。本发明提高了效率和精度，可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权基于多尺度特征提取和自适应聚合的双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征提取和自适应聚合的双目立体匹配方法，其特征在于，包括：获取双目相机的左图和右图；对所述左图和所述右图进行多尺度特征提取，得到所述左图和所述右图在多个分辨率上的特征矩阵；计算所述特征矩阵对应的代价矩阵；将不同的所述代价矩阵进行代价聚合，融合不同尺度下和局部区域内的信息得到代价聚合值；根据相邻像素的代价聚合值，获取粗视差图；对所述粗视差图进行优化，得到双目立体匹配的目标视差图；所述计算所述特征矩阵对应的代价矩阵，包括：对所有潜在匹配的像素对进行匹配代价计算；其中，若像素对匹配，则所述像素对处于同一水平线上，将匹配像素对在水平方向的差距的像素数量作为视差；所述对所有潜在匹配的像素对进行匹配代价计算，具体为：对左图中每一个像素的每个合理视差值计算一个匹配代价；其中，所述匹配代价的计算公式为： 其中，代表两像素pl和pr的匹配代价；pl和pr分别代表左右图的像素；代表像素p的描述子向量；·代表向量内积；||·||2代表向量的二范数；所述代价聚合包含跨尺度代价聚合以及所述将不同的所述代价矩阵进行代价聚合，融合不同尺度下和局部区域内的信息得到代价聚合值，包括：将多个分辨率下的代价矩阵上采样到同一分辨率下，并对上采样的结果进行取平均处理，得到在多个分辨率下的匹配信息，完成跨尺度代价聚合；在跨尺度代价聚合之后，以每个像素为中心，在预设矩形区域内按照权重将每个像素点对应的聚合值进行求和，同时根据所述权重，将聚合中心像素的特征描述子与每个聚合点的特征描述子进行计算，得到基于多尺度和局部区域信息的代价聚合值；其中，所述权重的计算公式为： 其中，w代表聚合权重；pc代表区域内聚合中心像素点；ps代表聚合的周围像素点；代表像素p的描述子向量；·代表向量内积；||·||2代表向量的二范数；所述代价聚合的聚合公式为： 其中，CA代表聚合后的代价；ki是与聚合的视差有关的惩罚值；pj，j＝1,...,n，代表区域内的所有像素点；w代表聚合权重；d代表两个像素之间的横坐标之差。

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