深度学习技术在影像密集匹配方面的进展与应用

摘要：

利用航空影像已经成为获取DSM(digital surface model)等测绘数字产品及快速三维建模的重要手段之一.而作为其中关键技术之一的密集匹配则是其中的重点和难点.近几年来随着计算机硬件的快速发展,深度学习方法在图像处理等领域取得了巨大的成功.基于深度学习的影像密集匹配算法层出不穷,并且相较于传统方法取得了更好的效果,但提高匹配精度、提升匹配效率仍是未来研究的目标.通过对目前具有代表性的技术方法进行回顾,按照基于图像块的相似性度量学习和端对端生成视差图两类研究思路,叙述了深度学习在影像密集匹配中的研究进展与趋势,总结了现有方法的优点与不足,以期为影像匹配的研究提供具有参考价值的文献综述.

关键词：密集匹配、计算机视觉、深度学习、视差估计

所属期刊栏目：20

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金;江苏省研究生科研与实践创新计划;国家自然科学基金;国家重点研发计划;江苏省海洋科技创新专项;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：12268-12278