Indexed by：
Abstract：
立体图像左右视图间的差异影响了视觉任务对深度信息的重建.现有立体图像颜色校正方法在进行颜色校正时,颜色校正效果与整体时间效率不平衡.为了解决这个问题,本文提出一种端到端的基于视差注意力的立体图像颜色校正方法.该方法在一个卷积神经网络内同时进行立体图像对应关系获取和目标图像颜色校正.先采用共享参数的多尺度特征提取模块分别提取参考图像和待校正失真图像的特征,再通过视差注意力模块的双向匹配策略进行特征之间的对应关系匹配与融合,获取图像对应匹配关系,最后重建融合特征得到校正目标图像.视差注意力机制仅在图像水平视差方向进行搜索匹配像素,能够实现左右视图信息的高效融合.实验结果表明,与现有方法相比本文模型更有效,能够在保持高时间效率的同时获得更高质量的颜色校正结果.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
小型微型计算机系统
ISSN： 1000-1220
CN： 21-1106/TP
Year： 2022
Issue： 3
Volume： 43
Page： 611-620
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
