《双目图像特征匹配神经算子》作者：李灿恒，高占春【PDF】

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双目图像特征匹配神经算子
李灿恒，高占春
（北京邮电大学计算机学院，北京100876）
摘要：现有立体匹配模型因在固定尺寸图像和固定视差范围下工作，存在迁移性和泛化性不足的问题。为了解决这一问题，本文提出一种新的双目图像特征匹配的神经算子方法，学习图像特征空间到视差函数空间的映射。结合基于Galerkin注意力机制的GRU选代方法和构造变视差步长的CostVolume，实现对不同图像分辦率和视差范围的动态调整。实验结果显示，所提方法在多个公开数据集上表现优异，具有较强的适应性和鲁棒性，为双目图像特征匹配提供了更具泛化能力的解决方案。
关键词：计算机应用技术；计算机视觉；特征匹配；视差估计；神经算子
中图分类号：TP391