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光流计算及其在被动测距中的应用研究的中期报告
本文主要介绍光流计算及其在被动测距中的应用研究的中期报告。通过对前期的研究的总结，我们已经可以初步了解光流计算的基本原理和被动测距方法的基本思想。
光流计算是一种通过图像序列中像素点在时间上的移动来估计运动的方法。在光流计算中，我们将图像序列看做是连续时间的快照，并假设在两个时间点之间，场景中的像素点的灰度值和深度不会发生变化。基于这个假设，我们可以通过比较两个时间点上的像素点的位置和灰度值的变化，来估计像素点的运动。
基于光流计算的被动测距方法则利用了相似三角形的原理。当我们观察一个物体时，如果我们知道物体的实际大小和距离，我们就可以通过观察到的大小和距离来推算物体与我们的距离关系。在被动测距中，我们利用了相似三角形原理，通过估计像素点在两个时间点之间的运动，来计算物体与相机的距离关系。
在前期的研究中，我们已经初步实现了基于光流计算的被动测距方法，并对其进行了一些实验验证。结果表明，该方法的测距精度较高，能够满足一些基本的应用需求。然而，该方法还存在一些局限性，比如对移动速度、物体大小和光照等变化比较敏感。因此，我们在中期的研究中计划进一步完善这一方法，并尝试将其应用于一些实际场景中。具体来说，我们将会：
1.引入更多的约束条件，提高光流计算的准确性。比如，我们可以利用相邻帧之间的像素点特征匹配来约束像素点的运动；
2.对运动模型进行优化，提高测距精度和鲁棒性。当前的方法主要基于刚体运动模型，但实际中往往存在非刚体运动，比如弯曲、变形等。因此，我们将对运动模型进行拓展，以更好地适应实际场景；
3.进一步进行实验验证。我们将尝试将该方法应用于一些机器视觉场景中，比如航拍、智能巡检等应用。通过对这些场景的实验验证，我们将能够进一步评估该方法的效果和应用范围。
以上是我们中期计划的主要内容。我们相信，在不断地改进和优化的过程中，光流计算及其在被动测距中的应用将会有更为广泛的应用前景。