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基于VR的视景生成与基于小波变换的图像匹配算法研究的综述报告
视景生成技术是指通过计算机模拟生成一副或多幅图像以及相应的深度、光照等信息，以构建出三维场景模型。在现实中，最终的图像主要包含纹理、颜色、亮度等信息，因此需要采用合适的算法进行处理，以确保生成的图像与真实场景尽可能相似。
基于VR的视景生成技术是目前热门的研究领域之一，其基本原理是使用VR系统中的传感器收集真实场景的数据，并将这些数据传输至计算机，然后基于这些数据构建三维场景模型，并以此生成视觉图像。具体而言，主要包括以下几个步骤：
一、数据采集：使用VR系统中的传感器以不同的频率和角度捕捉真实场景的数据，包括深度、颜色和纹理信息等。
二、数据处理：接收到数据后，需要进行预处理，例如，去除噪声和广告，校准颜色和动态范围等。
三、创建三维场景：基于处理后的数据，利用计算机算法构建出三维场景模型，包括场景的层次结构，动态物体的轨迹、纹理等。
四、视图合成：使用视图合成技术，将场景的三维模型转换为一系列二维视图，同时计算视觉效果、光照、阴影等等。
然而，基于VR技术的视景生成存在一些挑战。首先，数据采集需要使用成本较高的设备以及特殊的环境，例如，高质量的摄像头、激光扫描仪或双目摄像头等，使得整个过程时间和成本都较高。其次，确定合适的算法与平台也是一个挑战，因为VR设备的性能和算法发展方向都在快速变化。
因此，VR视景生成技术的研究一直在不断推进。一项重要研究方向是图像匹配技术，特别是小波变换。小波变换具有捕捉局部细节信息的优点，避免了常见的傅立叶变换模糊和混淆的缺点，因此在图像匹配和处理中得到了广泛应用。小波变换主要分为离散小波变换和连续小波变换。
离散小波变换是目前使用最广泛的小波变换方法之一，其基本原理是通过不断分解和重构信号来捕捉图像中的局部细节信息。离散小波变换的主要步骤包括：先将图像转化成二维数组，然后将其基于某些可选的小波矩阵进行小波变换，随后进行小波系数的压缩和重构，最后输出变换后的图像。
连续小波变换（CWT）是另一种小波变换方法，其基本思想是将原始信号展开到不同尺度下进行变换，使得原始信号在频谱上得到更好的表示。CWT方法的主要优点是能够更好地捕捉重要的频率信息，缺点是处理的计算量较大。
总之，基于VR的视景生成技术的发展被谷歌、Facebook等科技巨头们持续推进，目前仍然存在许多挑战。在未来，需要更为高效的视图生成算法和数据处理技术以及更加成熟的小波变换等图像处理算法来推动VR技术的进一步发展。