基于双目视觉的三维点云图重构开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

三维点云图重构作为计算机视觉和图形学领域的重要研究方向，近年来受到越来越广泛的关注。

其旨在从二维图像或视频序列中恢复场景的三维结构信息，在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、文物保护等领域具有巨大的应用价值。

本选题研究基于双目视觉的三维点云图重构技术，旨在克服传统单目视觉方法存在的精度低、易受光照变化影响等问题，实现对场景更精确、鲁棒的三维重建。

2. 本选题国内外研究状况综述

三维点云图重构技术近年来发展迅速，国内外学者在立体匹配算法、点云生成技术等方面取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在双目视觉三维重建领域展开了广泛研究，并取得了显著成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.双目视觉三维重建理论研究：深入研究双目视觉成像原理、相机模型以及两者之间的数学关系，建立准确的相机模型，为后续的三维重建奠定基础。

研究相机标定方法，实现高精度的相机内部参数和外部参数标定，确保三维重建的精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论研究阶段：深入研究双目视觉成像原理、相机标定方法、立体匹配算法、三维点云生成算法等相关理论知识，为系统设计和实现奠定基础。

2.系统设计阶段：硬件设计：根据研究目标和需求，选择合适的硬件平台、双目相机、图像采集卡等硬件设备，搭建实验平台。

软件设计：设计系统的软件架构，包括图像采集模块、图像预处理模块、立体匹配模块、三维点云生成模块、点云可视化模块等，并选择合适的算法和数据结构。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.高效鲁棒的立体匹配算法：针对现有立体匹配算法在弱纹理、光照变化等场景下存在的精度和鲁棒性不足问题，本研究将探索新的特征描述方法和匹配策略，以提高算法在复杂场景下的性能。

2.基于深度学习的点云质量提升：针对双目视觉重建点云数据可能存在的噪声、空洞等问题，本研究将探索利用深度学习技术进行点云去噪、补全等后处理操作，以提高点云数据的质量和完整性。

3.特定应用场景下的算法优化：针对不同的应用场景，例如机器人导航、虚拟现实等，对算法进行针对性的优化，以提高算法在特定场景下的效率和精度。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李娜,毛剑飞,叶东明,等.基于双目立体视觉的室内场景三维重建[j].中国图象图形学报,2021,26(09):2126-2139.

[2]王鹏,张涛,张帆,等.基于改进sift算法的双目视觉三维重建[j].西安电子科技大学学报,2020,47(01):145-151.

[3]刘硕,徐俊,王汝霖,等.融合深度学习和双目视觉的三维重建方法综述[j].智能系统学报,2022,17(01):1-13.