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龙图腾网恭喜中山大学·深圳;中山大学;中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于斜面代价聚合的立体匹配的方法、装置和存储介质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：CN114708219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210338837.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于斜面代价聚合的立体匹配的方法、装置和存储介质是由郭裕兰;汪赟;王龙光设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于斜面代价聚合的立体匹配的方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于斜面代价聚合的立体匹配的方法、计算机装置及存储介质，包括对第一图像和第二图像进行特征图矩阵相乘处理，获得第一代价体，对第一代价体进行初始视差估计，获得初始视差图，执行多轮循环迭代操作，对最后一轮循环迭代操作得到的视差图和upmask图进行处理，获得原分辨率视差图等步骤。本发明通过在每一轮循环迭代操作中，根据目标斜面参数和目标视差图构建出多个斜面，根据各斜面进行lookup操作，可以更新斜面的参数，即斜面是可学习的，能够从局部3D空间中聚合匹配代价，减少计算和内存成本，具备较高的匹配准确性、较低的消耗成本、具有良好的实时性和运算速度。本发明广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权基于斜面代价聚合的立体匹配的方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于斜面代价聚合的立体匹配的方法，其特征在于，所述基于斜面代价聚合的立体匹配的方法包括以下步骤：获取第一图像和第二图像；所述第一图像和所述第二图像组成立体对图像；对所述第一图像和所述第二图像进行特征图矩阵相乘处理，获得第一代价体；对所述第一代价体进行初始视差估计，获得初始视差图；执行多轮循环迭代操作；在每一轮所述循环迭代操作中，根据目标斜面参数和目标视差图构建出本轮的多个斜面，根据各所述斜面，对所述第一代价体中以像素为中心的邻域内执行lookup操作，追溯得到本轮的追溯代价体，对所述追溯代价体执行自适应聚合，获得本轮的上下文特征图，将目标视差图、本轮的所述追溯代价体以及本轮的所述上下文特征图输入至门激活单元，所述门激活单元输出本轮的视差图、本轮的斜面参数以及本轮的upmask图；其中，对于第一轮所述循环迭代操作，所述目标斜面参数为初始设定的斜面参数，所述目标视差图为所述初始视差图；对于除第一轮循环迭代操作之外的其他各轮所述循环迭代操作，所述目标斜面参数为上一轮循环迭代操作得到的斜面参数，所述目标视差图为上一轮循环迭代操作得到的视差图；对最后一轮循环迭代操作得到的视差图和upmask图进行处理，获得原分辨率视差图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学·深圳;中山大学;中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：518107 广东省深圳市光明新区光明街道华夏路和润家园3栋501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。