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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116485733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310373615.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法是由魏巍;姚博文设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法，其包括如下步骤：先通过使用参数共享的基于重参数化和分块卷积的特征提取模块获取输入图像对的特征细节，输出特征图，再通过得到的特征图进行分组，使用分好组的特征图分别计算多组的匹配置信度，得到多通道的成本体积。再采用互相关模块逐个计算通道之间的信息联系，最终获得精炼后的单通道成本体积，再使用视差不对称聚合网络对成本体积进行正则化，得到聚合后的成本体积，聚合后的成本体积经过视差回归得到视差图，重复上述步骤后经过相同但不同权重的成本聚合和视差回归后，通过插值得到最终全分辨率无信息冗余成本体积的高精度视差图。

本发明授权一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重参数化和递归加权的实时双目立体匹配方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取输入图像的特征细节，并分别输出输入图像的14分辨率的特征图和18分辨率的特征图； S2：将得到的18分辨率的特征图分为N个组，使用分组后的18分辨率的特征图分别计算N个组的匹配置信度，得到多通道的成本体积，逐个计算通道之间的信息联系，获得精炼后的单通道成本体积； S3：使用视差不对称聚合网络对成本体积进行正则化，得到聚合后的成本体积； S4：聚合后的成本体积经过视差回归得到18分辨率的视差图； S5：将18分辨率的视差图进行插值得到粗糙的14分辨率的视差图，并使用该视差图与14分辨率的特征图对在进行固定的视差修正后构建精细的成本体积，再经过与步骤S3和S4相同步骤但不同权重的成本聚合和视差回归后，通过插值得到最终全分辨率的视差图； S6：使用Smooth_L1函数计算步骤S5输出的全分辨率视差图与数据集真实值的预测损失； 在所述步骤S1中，通过基于重参数化的特征提取模块和分块卷积的特征提取模块获取输入图像的特征细节，所述基于重参数化的特征提取模块的转换公式如下： ； 其中μ和σ分别代表输入BN层数据的均值和标准差；μi和σi分别代表输入BN层数据中第i个分支的均值和标准差；γ和β代表BN层的可学习参数,γi和βi代表BN层数据中第i个分支的可学习参数；和分别代表每个分支的转换后和转换前的卷积权重；代表每个分支转换后的卷积偏置；W和B代表转换后的线性卷积总权重和总偏置,M表示模块的总分支数，i表示M个分支中的某一个单一分支。

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