基于Transformer的热红外图像立体匹配方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开一种基于Transformer的热红外图像立体匹配方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括获取热红外图像校正后的左视图和右视图；采用UNet特征提取网络对左右视图进行特征提取，得到多尺度特征图；基于Transformer特征转换模块对多尺度特征图进行处理，得到左右视图的转换特征图；基于左右视图的转换特征图，生成视差图。本发明在基于深度学习的立体匹配算法基础上，针对热红外图像纹理稀疏甚至大面积无纹理的特点，采用Transformer特征转换模块进行特征转换，解决热红外图像立体匹配的难点，从而达到良好的热红外立体匹配效果。
《基于Transformer的热红外图像立体匹配方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022100954758，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为李成龙;贾雅晴;朱启文;蔡先琛;汤进，申请日期为2022-01-26，公开（公告）日期为2025-02-14，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/593 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于Transformer的热红外图像立体匹配方法及装置，属于计算机视觉技术领域，方法包括获取热红外图像校正后的左视图和右视图；采用UNet特征提取网络对左右视图进行特征提取，得到多尺度特征图；基于Transformer特征转换模块对多尺度特征图进行处理，得到左右视图的转换特征图；基于左右视图的转换特征图，生成视差图。本发明在基于深度学习的立体匹配算法基础上，针对热红外图像纹理稀疏甚至大面积无纹理的特点，采用Transformer特征转换模块进行特征转换，解决热红外图像立体匹配的难点，从而达到良好的热红外立体匹配效果。
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