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基于双目视觉的运动物体三维轨迹重建研究的中期报告
1.研究背景和意义
运动物体三维轨迹重建是计算机视觉领域的研究热点之一，可以应用于人机交互、智能监控、机器人视觉等领域。目前，基于双目视觉的运动物体三维轨迹重建方法引起了广泛关注，其可以利用双目相机获取的图像信息来实现对运动物体的三维轨迹重建，具有精度高、稳定性好等特点。
2.研究内容
本研究针对基于双目视觉的运动物体三维轨迹重建方法进行了深入的研究，包括下列方面：
（1）图像特征提取：采用SIFT算法对图像进行特征提取，以便在后续的物体跟踪和匹配中能够更好地提取物体的关键信息。
（2）图像匹配：采用基于光流法的匹配方法，结合双目相机的特点，对双目图像进行匹配，确定运动物体在图像中的唯一位置。
（3）三维轨迹重建：利用三角测量原理，根据双目相机获取的两个图像间的视差值，计算出运动物体的三维坐标，进而实现运动物体的三维轨迹重建。
3.研究进展
目前已经完成了图像特征提取的相关研究，选取了SIFT算法作为图像特征提取算法，并通过实验验证了其能够有效地提取运动物体的关键信息。同时，还针对图像匹配和三维轨迹重建进行了初步的探索，取得了一定的进展。
4.研究计划
下一步的研究计划包括深入研究基于光流法的图像匹配方法，探索运动物体的跟踪和匹配算法，进一步完善三维轨迹重建的算法，同时，还将设计并开展相关的实验，验证所研究的方法的有效性和性能。