一种用于立体匹配的改进的神经网络方法

实现了一种用于静态视觉立体匹配的神经网络方法。文献[1]提出了一种用于静态体视匹配的神经网络方案，其方案用于随机点图对时存在严重的缺陷。针对随机点图对的特点，对神经网络的偏置输入进行了修正，改进的神经网络能够有效地提取随机点图对中的立体深度信息。为了进一步提高收敛速度和平滑边缘特征，又在偏置输入中引入射线特征，改进了神经元的初始化。在工作站上进行的大量实验模拟表明，我们所做的改进提高了网络的迭代速度和视差图的边缘特征平滑性。