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基于改进SURF的双目立体视觉三维重建的任务书
任务书
任务名称：基于改进SURF的双目立体视觉三维重建
任务背景：
随着机器视觉技术的不断发展和应用领域的不断拓展，双目立体视觉三维重建成为了非常热门的研究领域之一。目前，双目立体视觉三维重建技术已经广泛应用于机器人导航、医学影像分析、文物保护等领域。其中，关键技术之一就是特征点匹配。
在双目立体视觉三维重建中，对于左右两幅图像之间的特征点匹配是整个流程中最核心的环节之一。传统的特征点匹配算法基本上都是选择SIFT或者SURF算法，并对其进行改进来适应不同环境的需求。SURF算法由于其计算速度快、匹配精度高等特点，在双目立体视觉三维重建中得到了广泛应用。
但是，SURF算法也存在着一些问题，例如当存在大量的重复区域或者纹理区域时，SURF算法容易出现误匹配现象。
任务目标：
本次任务的目标是基于改进SURF的双目立体视觉三维重建。
具体任务如下：
1.首先，对传统的SURF算法进行研究、学习和掌握，分析其工作原理和优缺点。
2.在传统的SURF算法基础之上，对其进行改进和优化。可以考虑从以下几个方面入手：
（1）SURF算法对噪声和重复纹理区域的容错性较差，可以考虑引入深度学习等技术对其进行改进和优化；
（2）在特征点匹配时，可以考虑融合多种特征描述子，以提高匹配精度；
（3）在特征点匹配时，可以考虑引入链路性质等约束条件，以提高稳定性和可靠性。
3.基于改进的SURF算法，对双目图像序列进行三维重建。当然，在三维重建中，需要考虑多种因素，如视差、内外参、光照等因素的影响。
4.最后，对本次任务的算法效果进行评估和分析。可以从精度、准确性、计算时间等方面进行考虑。并且可以将本次任务的算法与其他算法进行对比，以评估算法的实用性和可行性。
任务步骤：
1.学习和掌握传统的SURF特征点提取和匹配算法；
2.分析SURF算法的优缺点，并针对其不足进行改进和优化；
3.在双目图像序列中，完成特征点的提取和匹配，并计算出视差信息；
4.利用视差信息，完成三维重建工作；
5.对本次任务的算法进行评估和分析。
任务要求：
1.对于本次任务，需要有一定的计算机视觉基础和算法实现经验，能够熟练使用OpenCV等相关开源库；
2.需要了解深度学习等相关技术，能够对算法进行改进和优化；
3.需要有较强的问题解决能力和团队合作能力；
4.需要按时完成任务，并能够撰写论文或报告。
时间安排：
本次任务预计耗时2个月，具体时间安排如下：
第一周：学习和掌握传统的SURF特征点提取和匹配算法
第二周：分析SURF算法的优缺点，并针对其不足进行改进和优化
第三至第四周：在双目图像序列中完成特征点的提取和匹配，并计算出视差信息
第五至六周：利用视差信息，完成三维重建工作
第七至八周：对本次任务的算法进行评估和分析，并完成论文或报告的撰写工作
任务成果：
本次任务的主要成果包括：
1.改进的SURF算法，并附有详细的算法说明和实现代码；
2.双目立体视觉三维重建代码，并附上说明文档；
3.本次任务的论文或报告，包含算法原理、实验结果分析、创新点等内容。
参考文献：
[1]HerbertBay,AndreasEss,TinneTuytelaars,LucEeshoek.Speeded-UpRobustFeatures(SURF).ComputerVisionandImageUnderstanding.2008.
[2]RubleeEetal.Orb:anefficientalternativetosiftorSURF.ComputerVision(ICCV),2011IEEEInternationalConferenceon2011.
[3]MuL,ZhangY,PengL.DetectingandMatchingRepeatedPatternsforMultipleViewStereo.inIEEEInternationalConferenceonComputerVisionWorkshops.IEEE,2019.