<正>立体匹配是计算机视觉的一项关键技术，它能够模拟人类视觉的方法，通过左右影像匹配快速获取三维场景深度信息。近年来，国内外学者针对立体密集匹配开展了广泛而深入的研究，但由于各种因素的影响，仍然存在着具有挑战性的研究问题。论文针对传统立体匹配方法，在弱纹理区域、视差不连续区域、遮挡区域存在的匹配困难和误匹配问题，设计了一个基于全卷积神经网络的端到端立体匹配网络，将传统密集立体匹配问题转化成一个视差学习和优化的任务问题。论文主要研究内容和研究结论如下。
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