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基于未标定图像序列的三维重建研究的开题报告
一、研究背景和意义
现代计算机视觉技术得到了飞速的发展和应用，其中三维重建技术作为计算机视觉领域的重要研究之一，已经得到了广泛的应用。三维重建可以把二维的图片或视频转化为三维模型，使得人们可以更直观地理解和研究对象，广泛应用于建筑设计、制造、虚拟现实、医学影像等领域。
三维重建技术目前主要有基于多视图（Multi-view）的重建和基于深度（Depth）的重建两种方式。基于多视图的三维重建是利用多幅图像之间的几何关系，通过计算机算法计算出场景中每个像素的三维坐标，从而实现三维重建。而基于深度的三维重建是根据深度传感器测量得到的每个像素的深度，叠加拍摄的颜色图像，从而得到三维重建结果。
本研究旨在基于未标定图像序列的三维重建方法，采用基于多视图的三维重建方法，提高三维重建的效果和计算效率。同时，本研究将研究三维重建的自动化，而不需要手动标定相机参数或计算图像序列之间的特征点，使得三维重建更加快速和高效。
二、主要研究内容和技术路线
本研究主要做如下研究内容：
1.基于多视图的三维重建算法研究：综合调研目前主流的多视图三维重建算法，探索适合于未标定图像序列的三维重建算法。主要针对多张图像之间的几何关系建模，确定相机的内参和外参，并计算出场景中每个像素的三维坐标。
2.三维重建自动化技术研究：在研究基于多视图的三维重建算法过程中，本研究将探索如何实现三维重建的自动化，而不需要手动标定相机参数或计算图像序列之间的特征点，提高三维重建效果的同时，也提高其计算效率。
3.系统实现和性能评估：在当前的计算机硬件条件下，本研究将开发实现基于未标定图像序列的三维重建系统，并针对其性能进行评估测试，测试数据包括三维重建精度、计算速度等指标。
项目技术路线如下：
1.调研分析多视图三维重建算法；
2.研究基于未标定图像序列的三维重建算法；
3.研究三维重建自动化技术，设计算法模型；
4.实现三维重建系统；
5.系统性能评估和分析。
三、预期成果
本研究主要预期成果如下：
1.提出一种有效的基于多视图的三维重建算法，适合于未标定图像序列的场景；
2.研究三维重建的自动化技术，避免手动标定相机参数或计算图像序列之间的特征点；
3.实现基于未标定图像序列的三维重建系统，验证算法模型的可行性；
4.对算法模型进行性能评估和分析，定量评估算法的精度和计算效率；
5.在现有的三维重建技术基础上，提出了一种基于未标定图像序列的三维重建方法，使得三维重建过程更加高效、快速和智能化。
四、研究进度安排
本研究的研究进度安排如下：
2022年4月-2022年6月：调研分析多视图三维重建算法，研究基于未标定图像序列的三维重建算法。
2022年7月-2023年3月：研究三维重建自动化技术，设计算法模型，实现三维重建系统。
2023年4月-2023年6月：对算法模型进行性能评估和分析，并撰写论文和开题报告。
五、预期的研究结果
本研究预期的研究成果主要包括：研究和提出一种适合于未标定图像序列的三维重建算法，探索三维重建自动化技术，设计并实现出一个基于未标定图像序列的三维重建系统，对算法模型进行性能评估和分析，撰写论文和开题报告。这些研究成果可以为三维重建领域的研究和实际应用带来一定的推动作用，提高三维重建的效率和精度，为相关领域的研究人员提供研究参考和技术支持。