基于图像分析的微操作深度信息的恢复方法开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1)研究的背景和意义

传统的机器视觉是把三维景物投影成二维图像，然后通过建立起该图像数据与成像过程及景物特征的数学关系来恢复三维景物的。因损失了深度等信息，因而重构三维景物不是唯一的，使机器视觉的发展和应用受到限制。特别是没有深度信息，就难以实现三维非接触测量。准确得到场景的深度信息可以弥补以上的不足。

此外，深度图像与环境光照和阴影无必，像素点清晰地表达了景物的表面几何形状。与从灰度图像中提取三维物体几何特征的方法相比，深度图像处理对景物的几何和物理特征都没有特别的限制，它直接利用三维信息，大大地简化了三维物体的识别和定位问题，开辟了机器视觉的一个新途径。

2. 研究的基本内容与方案

研究的基本内容：

使用单个相机，改变光圈大小获得两幅不同散焦程度的图像来计算深度信息。计算过程中用到的模糊边缘的边界提取和hough变换的圆、直线检测其运算时间也被控制在合适的范围内。

研究的目标：

根据实验的方向使用散焦图像的深度恢复，是根据两幅散焦图像模糊程度不同的特点，从两幅散焦图像恢复场景的深度信息。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，完成英文翻译。明确研究内容，了解研究所需原料、仪器和设备。确定技术方案，并完成开题报告。

第4－8周：按照设计方案，使用相机变换光圈的大小进行同一场景的不同焦距拍摄。进行图片的分析，并进行相机和图片的属性及数据的提取。

第9－14周：利用公式和实验设备进行后续试验所需的模糊边缘的边界提取，并用hough进行变换求取r。再利用公式计算模糊边缘的宽度差u，然后提取图像的深度信息进行恢复，最后分析实验结果得出结论。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]赵新，孙明竹，刘俊玲，卢桂章。基于离焦状态模糊显微图像反馈的微操作方法[j].高技术通讯,2006,(4)

[2]liu y f. a unified approach to image focus and defocus analysis[d].state university of new york at stony brook， 1998.

[3]pentland a p. a new sense for depth of field[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence， 1987， 9（4）： 523-531.