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基于单幅RGB-D图像的室内场景曼哈顿坐标系估计研究的开题报告
一、选题背景
在计算机视觉领域中，室内场景的三维重建一直是一个非常重要的研究方向。对于机器人、虚拟现实、增强现实等领域来说，室内三维场景重建至关重要。而在室内三维场景重建的过程中，如何进行方法的选择是一个十分关键的问题，其中最重要的是选择何种方式进行场景的坐标系的建立。本文将研究基于单幅RGB-D图像的室内场景曼哈顿坐标系估计的方法，实现在场景重建时对室内场景的更加准确的建模。
二、研究目的
曼哈顿坐标系估计方法是一种流行的室内场景坐标系建立方法。通过重建场景的曼哈顿模型,这种方法提供了对室内布局的简洁描述。基于单幅RGB-D图像,进行室内场景曼哈顿坐标系的实时估计,可以用于相机定位以及建筑物导航等应用。本文旨在探索基于单幅RGB-D图像的室内场景曼哈顿坐标系估计方法，为室内三维场景重建提供更准确的场景坐标系。
三、研究内容和步骤
本文将基于单幅RGB-D图像，研究如何实现室内场景曼哈顿坐标系的实时估计。
1.数据集准备：通过场景拍照获取相关数据集，包括RGB图像、深度图像。
2.场景点云重建：利用RGB-D相机可以快速、精准地采集室内场景信息，根据场景中的RGB图像和深度图像，实现场景点云重建。
3.曼哈顿点表示：对于每个空间中的交点,根据维度线公差的阈值进行点合并。此步骤将具有相同三维曼哈顿坐标的场景点合并为曼哈顿交点,并将初始的曼哈顿模型表示为一个点集。
4.基于最小切割树的纠正-重排：从初始曼哈顿模型中，提取初始建筑和每一层楼的主要方向。基于最小切割树的方法，寻找全局最优的曼哈顿模型，通过纠正-重排的方式得到最终的曼哈顿模型。
5.室内场景坐标系的估计：通过场景中存在且被精确重建的三个纯水平线（如地板、天花板、桌板等），确定坐标系的位置和方向,实现室内场景曼哈顿坐标系的估计。
四、研究意义和预期结果
本文将基于单幅RGB-D图像的室内场景曼哈顿坐标系估计方法研究应用于室内三维场景重建，有以下意义：
1.完善室内场景的坐标系建立方法，提高室内三维场景建模的精度。
2.可以用于相机定位、建筑物导航等实际应用场景中，为相关领域带来更高的便捷性和效率。
预期结果如下：
1.实现基于单幅RGB-D图像的室内场景曼哈顿坐标系估计及场景重建。
2.探索适用于室内三维场景重建的曼哈顿坐标系建立方法。
3.对比分析不同方法对场景建模精度的影响。
四、进度安排
第一阶段：确定研究方向并撰写开题报告。
第二阶段：数据集准备和场景重建。
第三阶段：室内坐标系纠正重排与最小切割树构建。
第四阶段：室内场景坐标系估计。
第五阶段：实验和分析
第六阶段：完成论文写作。
五、参考文献
1.SilbermanN,FergusR.Indoorscenesegmentationusingastructuredlightsensor[C]//ComputerVision–ECCV2012.Springer,Berlin,Heidelberg,2012:163-177.
2.LiJ,LuH,LuT,etal.Manhattan-worldurbansceneunderstandingin3D[C]//2014IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2014:570-577.
3.OgnibeneD,MallociM,ContiF,etal.Manhattansceneunderstandingusingtwosmart-phonecameras[C]//2014IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP).IEEE,2014:4529-4533.
4.CarloneL,TronR,FusielloA.SimultaneousmultiplestructuresfittingwithaManhattan-world-modelprior[C]//2014IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR).IEEE,2014:3266-3273.