[发明专利]基于损失函数的双目相机立体匹配算法、系统和智能终端

权利要求书

1.一种基于损失函数的双目相机立体匹配算法，其特征在于，所述方法包括：

获取双目相机的左目图像和右目图像；

提取所述左目图像的像素点和所述右目图像的像素点，并计算每个像素点的单点相似度，以所述单点相似度作为第一损失函数；

提取所述左目图像和所述右目图像的整体相似度，并以所述整体相似度的最大值作为第二损失函数；

对所述第一损失函数和所述第二损失函数进行加权求和，以得到联合损失函数；

基于所述联合损失函数对双目相机进行立体匹配。

2.根据权利要求1所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，利用残差网络作为第一层网络，通过所述第一层网络计算所述第一损失函数。

3.根据权利要求2所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，所述提取所述左目图像的像素点和所述右目图像的像素点，并计算每个像素点的单点相似度，以所述单点相似度作为第一损失函数，具体包括：

提取所述左目图像和所述右目图像每个像素的特征向量；

针对所述左目图像中每个像素点可能视差，在所述右目图像中找到相应像素点的位置，并计算该组对应像素点的特征向量的余弦相似度；

基于所述特征向量的余弦相似度计算单点相似度，并将所述单点相似度作为第一损失函数。

4.根据权利要求3所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，所述基于所述特征向量的余弦相似度计算单点相似度，具体包括：

利用以下公式计算单点相似度：

其中，X，Y为左图和右图中的像素值，R，C为邻域大小，则为左图和右图的平均灰度值，为左图和右图的灰度值方差，为左图和右图的协方差，为经验参数。

5.根据权利要求4所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，将所述单点相似度作为第一损失函数，具体包括：

将所述单点相似度作为第一损失函数。

6.根据权利要求1所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，利用带有可变形卷积的残差网络作为第二层网络，通过所述第二层网络计算所述第二损失函数。

7.根据权利要求1所述的双目相机立体匹配算法，其特征在于，所述对所述第一损失函数和所述第二损失函数进行加权求和，以得到联合损失函数，具体包括：

利用以下公式计算所述联合损失函数：

其中，α和β为联合损失函数的权重，且在模型训练的初始阶段，，在模型训练的调优阶段。

8.一种基于损失函数的双目相机立体匹配系统，其特征在于，所述系统包括：

图像获取单元，用于获取双目相机的左目图像和右目图像；

第一损失函数获取单元，用于提取所述左目图像的像素点和所述右目图像的像素点，并计算每个像素点的单点相似度，以所述单点相似度作为第一损失函数；

第二损失函数获取单元，用于提取所述左目图像和所述右目图像的整体相似度，并以所述整体相似度的最大值作为第二损失函数；

联合损失函数获取单元，用于对所述第一损失函数和所述第二损失函数进行加权求和，以得到联合损失函数；

图像立体匹配单元，用于基于所述联合损失函数对双目相机进行立体匹配。

9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：数据采集装置、处理器和存储器；

所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。