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基于未标定图像的三维重建技术的研究的任务书
任务书
一、研究背景与意义
三维重建技术是近年来计算机视觉领域的热点之一，可以从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和表面纹理信息。三维重建技术的应用十分广泛，如虚拟现实、增强现实、医学影像处理、机器人导航等领域。然而，现有的三维重建技术要求输入的图像必须具有已知的标定参数，即知道相机的内、外参数才能完成三维重建，限制了该技术的应用范围，因为在实际应用中，许多图像并没有被标定。因此，基于未标定图像的三维重建技术的研究是十分必要的。
二、研究内容与方法
本研究旨在提出一种基于未标定图像的三维重建技术，实现从一组未标定的二维图像中获取物体的三维模型。具体的内容包括：
1.未标定图像的相机标定
首先需要对未标定图像进行相机标定，得到相机的内、外参数。由于未标定图像并没有提供视觉信息，无法采用传统的相机标定方法。因此，本研究拟采用基于三维空间点的相机标定方法，利用三维点与对应的二维点之间的关系求解相机的内、外参数。
2.特征提取与匹配
对于每幅图像，需要提取出关键点并计算其描述子。然后对这些特征点进行匹配，确定每个特征点在其他图像中的对应点。本研究拟采用基于局部不变特征的特征提取与匹配方法，如SIFT、SURF等。
3.三维重建
通过对特征点的匹配结果，可以恢复出不同视角下物体的三维形状。本研究将采用基于三角化的方法，利用视差信息将二维特征点重建成三维点，并通过对三维点的匹配来求解物体的三维形状。
4.三维模型优化
对于得到的三维模型，需要进行优化，消除误差和噪声。本研究将采用基于捆绑调整的优化方法，将多个三维模型进行联合优化，使整个模型更加精确和稳定。
三、研究进度安排
本研究预计分为以下几个阶段进行：
1.研究前期调研和文献查阅，了解三维重建技术的现状和发展趋势，确定研究方向和方法。时间：2周。
2.根据文献研究结果，完成相机标定算法的设计和实现，实现未标定图像的相机标定。时间：4周。
3.实现特征提取和匹配算法，计算关键点描述子并进行匹配，确定不同图像中特征点的对应关系。时间：4周。
4.基于三角化方法，对匹配结果进行三维重建，得到物体的初步三维模型。时间：6周。
5.对得到的三维模型进行优化、去噪和精细化调整，得到最终的三维模型。时间：6周。
四、参考文献
[1]HartleyR,ZissermanA.MultipleViewGeometryinComputerVision.Cambridge:CambridgeUniversityPress,2003.
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