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双目视觉局部立体匹配算法的研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着计算机视觉技术的不断发展，立体视觉成为了其中的一个研究热点。在立体视觉中，双目视觉是一种常用的方法，目的是重新建立真实场景的三维形态信息，并精确测量立体相机安装时的姿态和场景中物体的距离等信息。对于双目视觉来说，局部立体匹配算法是其中一个重要的环节，它是利用局部像素之间的相似性来寻找匹配点的过程。局部立体匹配算法又分为基于区域和基于像素点的两种方法，其中基于像素点的方法得到的匹配精度更高。
因此，本文选题就是研究双目视觉局部立体匹配算法，重点探讨基于像素点的局部立体匹配算法，探究其原理、实现方法以及应用领域，为双目视觉领域的研究提供一定的参考。
二、研究目标
1.研究双目视觉局部立体匹配算法，深入了解局部立体匹配算法的基本原理；
2.探讨像素点的局部立体匹配算法，包括匹配窗口的大小、匹配代价的计算、使用差异代价的优点等；
3.提出基于像素点局部立体匹配算法的改进方法，例如引入全局信息、基于深度图的匹配、基于结构相似性的匹配等；
4.在Matlab等仿真环境下实现基于像素点的局部立体匹配算法，验证算法的有效性。
三、研究内容
1.双目视觉系统的组成和基本原理；
2.局部立体匹配算法的基本原理，包括基于区域和基于像素点的方法，重点介绍基于像素点的方法；
3.像素点的局部立体匹配算法，包括匹配窗口的大小、匹配代价的计算、使用差异代价的优点等；
4.基于像素点局部立体匹配算法的改进方法，包括引入全局信息、基于深度图的匹配、基于结构相似性的匹配等；
5.在Matlab等仿真环境下实现基于像素点的局部立体匹配算法，进行实验验证。
四、研究计划和进度安排
1.第一周：调研双目视觉系统和局部立体匹配算法的基本原理。
2.第二周：深入研究基于像素点的局部立体匹配算法。
3.第三周：介绍像素点的局部立体匹配算法，包括匹配窗口的大小、匹配代价的计算、使用差异代价的优点等；
4.第四周：提出基于像素点局部立体匹配算法的改进方法，如引入全局信息、基于深度图的匹配、基于结构相似性的匹配等。
5.第五周：在Matlab等仿真环境下实现基于像素点的局部立体匹配算法。
6.第六周：完成实验设计和数据处理，并对实验结果进行分析和总结。
7.第七周：完成论文的撰写和排版。
五、预期研究成果
通过本文的研究，预期可以达成以下成果：
1.深入理解双目视觉局部立体匹配算法的基本原理。
2.详细介绍像素点的局部立体匹配算法，并探究其原理和方法。
3.提出基于像素点局部立体匹配算法的改进方法，探讨其优点和适用范围。
4.在Matlab等仿真环境下实现基于像素点的局部立体匹配算法，并验证其有效性和性能。
5.写出符合科研标准的毕业论文，为双目视觉领域的研究提供一定的参考和借鉴。