基于几何约束的鱼眼图像特征匹配问题研究的开题报告.docx

基于几何约束的鱼眼图像特征匹配问题研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着电子设备的普及和成像技术的发展，图像成为了我们获取信息和处理数据的重要手段。鱼眼成像技术是一种广泛应用于监控、安全和无人驾驶等领域的成像技术。鱼眼图像由于具有大视场、广视角的特点，因此被广泛采用。
在鱼眼图像处理中，特征匹配是一个基本的问题，这个问题的解决关系到鱼眼图像在各种应用领域（如基于鱼眼图像的导航、拍摄等）的效果和准确度。然而，鱼眼图像存在着畸变问题，通常采用去畸变操作将其转化为标准图像进行处理。但是，这种转化过程会影响特征匹配的准确性，需要考虑如何在去畸变的情况下进行特征匹配。
因此，本文致力于研究一种基于几何约束的鱼眼图像特征匹配方法，该方法可以有效地解决去畸变过程对特征匹配的影响，提高鱼眼图像的特征匹配性能，对于提高鱼眼图像在不同应用领域的应用效果具有重要意义。
二、研究内容和方法
本研究的主要内容是基于几何约束的鱼眼图像特征匹配方法研究，主要包括以下三个部分：
1.鱼眼图像去畸变：对于输入的鱼眼图像，首先需要实现去畸变处理，将其转化为标准图像进行特征提取和匹配。
2.几何约束特征匹配：建立鱼眼图像的几何模型，根据几何约束进行特征匹配。该方法可以在去畸变的情况下提高特征匹配的准确性和成功率。
3.实验验证：对所提出的鱼眼图像特征匹配方法进行定量实验验证，评估其性能和效果。
在研究方法方面，本论文将采用以下工作流程：
1.收集鱼眼图像数据集，包括正常、畸变前和畸变后的实验数据。
2.对鱼眼图像进行去畸变处理和特征提取。
3.分析鱼眼图像的几何特征和建立几何模型，根据模型对特征进行几何约束匹配。
4.对所提出的鱼眼图像特征匹配方法进行实验验证，并进行性能评估和效果评价。
三、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.提出一种基于几何约束的鱼眼图像特征匹配方法，可以有效地解决去畸变过程对特征匹配的影响。
2.建立鱼眼图像的几何模型，可以对鱼眼图像进行几何约束特征匹配。
3.进行实验验证，评估所提出方法的性能和效果，并与现有方法进行对比分析。
四、研究计划和进度安排
本研究的计划和进度安排如下：
1.第一阶段（时间：1-2个月）：研究鱼眼图像的去畸变和特征提取技术，对鱼眼图像进行数据采集和预处理。
2.第二阶段（时间：2-4个月）：研究鱼眼图像的几何模型和几何约束特征匹配方法，并编写算法程序进行实现。
3.第三阶段（时间：4-6个月）：基于实验数据进行算法验证和性能评估，与现有方法进行对比分析。
4.第四阶段（时间：6-8个月）：撰写论文并进行修改和完善。
五、参考文献
[1]王伟利,杨武林.鱼眼镜头成像模型及其在机器人导航中的应用[J].机器人,2012(2):127-139.
[2]X.Zhang,X.Liu,M.Yang,etal.Visualscalerecoveryforfisheyecamera.Sensors,2015,15(8):19180-19200.
[3]Q.Hu,C.Yu,L.Zhang,etal.FishEye2Sphere:Consumingfisheyeimageandspittingoutsphereimage.ComputerVisionandImageUnderstanding,2018,17(1):52-62.