时序一致的立体匹配

立体匹配为下游应用从二元图像提供深度估计。这些应用大多数情况下将视频流作为输入，并需要时序一致的深度图。然而，现有方法主要关注单帧层面的估计，常常导致在不可逆区域出现时序不一致的结果。本文旨在利用时序信息提高时序一致性、准确性和效率的立体匹配。为此，我们将视频立体匹配形式化为时序视差完成后进行连续迭代细化的过程。具体而言，我们首先将前一时间戳的视差投影到当前视点上，获得半密集视差图。然后，通过视差完成模块完成该图，以获得较好的初始化视差图。将当前完成模块的特征与过去细化的特征融合在一起，为后续细化提供时序一致的状态。基于该一致状态，我们引入双空间细化模块在视差和视差梯度空间中迭代细化初始化结果，提高了不可逆区域的估计。大量实验表明，我们的方法有效缓解了时序不一致问题，同时提高了准确性和效率。