基于深度学习的立体影像匹配技术研究

基于深度学习的立体影像匹配技术研究
立体影像匹配技术是测量三维空间信息的重要手段。

这种技术可以产生用于建
立数字模型、制作数字地球等各种应用的立体图像。

然而，在传统的立体匹配技术中，由于各种问题，如遮挡、光照变化、几何变换、噪声等，导致常规的立体匹配策略在复杂的场景下效果不可令人满意。

深度学习技术则可以利用高维空间的表示方法对立体影像匹配问题进行解决。

本文将重点介绍基于深度学习的立体影像匹配技术。

第一部分：介绍立体影像匹配
立体影像匹配技术可以利用摄影等手段获得多角度视角的影像数据，通过算法
实现对不同角度影像的匹配，从而生成三维立体模型。

这种技术在数字城市、地图、现代农业、智慧交通、航拍等领域有着广泛的应用。

传统的立体影像匹配技术最广泛的方法是基于区域链路匹配（SIFT，SURF和ORB）。

这些方法相对于其他的
特征提取方法因为可扩展性表现出色。

但是这些方法在复杂的场景下往往效果不佳。

第二部分：传统的立体影像匹配缺点
在实际应用过程中，立体影像匹配面临很大的挑战。

传统的立体影像匹配缺点
包括以下几个方面：
1. 遮挡问题。

当目标物体被另一个物体遮挡时，会导致部分信息无法得到匹配。

2. 光照问题。

当光照条件存在变化时，影像的灰度值也会随之变化，进而影响
算法的匹配效果。

3. 几何变化问题。

当目标物体存在旋转、平移等几何变化时，会使其在不同的
观测角度下产生不同形态的影像，影响立体匹配。

4. 噪声问题。

噪声是成像过程中不可避免的因素，但是立体匹配算法其强烈依
赖强匹配相，有可能将噪声误判为特征点。

5. 立体影像分辨率问题。

当分辨率不高时，特征点提取的效果也会受到影响。

以上这些问题都使得传统的立体影像匹配方法在复杂的环境中难以表现良好的性能。

第三部分：深度学习应用于立体匹配问题的优势
深度学习技术则可以通过神经网络的训练，识别影像中的特征点，实现自动化匹配。

与传统的立体影像匹配方法相比，基于深度学习的方法具备以下优势：
1. 数据量。

深度学习算法需要大量的数据进行训练，但是这种方法可以使得算法拥有更强的泛化能力。

2. 自适应性。

深度学习算法对于复杂的问题也可以自适应地进行处理，从而可以更好地适应不同场景下的变化。

3. 泛化能力。

深度学习算法在大量数据的基础上学习，可以提取更具有鲁棒性的特征，并且可以更好地适应不同场景下的变化。

4. 自动化。

深度学习算法可以自动地提取特征并进行匹配，避免了人工干预的工作量。

第四部分：基于深度学习的立体影像匹配算法
基于深度学习的立体影像匹配算法实现并不容易，需要结合卷积神经网络、循环神经网络和标题推断等技术。

下面将对此进行具体介绍：
1. 卷积神经网络（CNN）
在传统的立体影像匹配方法中，特征点都是通过SIFT、SURF等手工设计的算法来提取的。

而CNN，则是通过在卷积神经网络中进行有监督学习，梯度下降进行优化，得到一组可以拟合特征的边缘特定的卷积核。

将影像数据输入到网络内，网络会输出一组描述影像特征的数值，这些数值可以作为特征进行立体影像匹配。

2. 循环神经网络（RNN）
传统的立体影像匹配方法中，匹配过程是单向的，在左影像中匹配特征点并在右影像中进行匹配。

循环神经网络则可以将匹配过程变为双向匹配过程，从而使得对称性和相干性的影响可以被处理。

循环神经网络将影像数据设置为序列形式，将左右影像划分到不同的两个序列当中，同时内置了长短期记忆（LSTM）单元，这使得算法可以确保相同的特征点在两个序列之间进行匹配，从而有效解决了遮挡问题。

3. 标题推断（SIAM-Net）
在双目视觉几何建模的过程中，匹配方法的性能取决于影像的几何约束条件。

当临近像素位置的灰度值相似时，算法在如何选择正确的像素进行匹配时就会遇到问题。

而通过SIAM-Net算法，可以将影像信息输入到卷积神经网络中进行训练，从而得到一组网络模型，可以估计正确匹配的像素位置。

综上所述，基于深度学习的立体影像匹配方法是一种很高效的方法，其可以大大提高立体影像匹配的准确性和鲁棒性。

在未来的应用中，人们可以利用这种技术生成更逼真、更详尽的三维模型。