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基于图像序列的三维重构技术研究的任务书
一、任务背景
三维重构技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它的应用广泛，涵盖了机器人、医疗、自动驾驶和虚拟现实等多个领域。三维重构是指通过一系列图像序列，从中恢复出物体或场景的三维形态信息。随着图像采集设备的不断升级以及计算机硬件的不断发展，三维重构技术在实践应用中呈现出了越来越广泛的应用前景。
二、任务目标
本次任务的目标是研究基于图像序列的三维重构技术，探索相关技术的原理、方法、应用和发展趋势，具体包括以下方面：
1.了解三维重构的基本原理和方法，包括点云重建、体素重建等方法；
2.研究相机标定和三角测量等基础技术，为后续的三维重建打下基础；
3.掌握多种三维重建算法，如基于特征点匹配的立体视觉算法、基于光场相机的深度估计方法等；
4.熟悉三维重建的应用场景，包括机器人目标检测、全景摄像、虚拟现实等应用场景；
5.了解三维重建技术的未来发展趋势。
三、任务要求
1.深入理解三维重建的基本原理，包括点云重建、体素重建等方法；
2.熟练掌握相机标定和三角测量等基础技术，为后续的三维重建打下基础；
3.掌握多种三维重建算法，如基于特征点匹配的立体视觉算法、基于光场相机的深度估计方法等，并能实现其中一种算法，将其应用到具体的场景中；
4.运用所掌握的三维重建技术，实现一项具体的应用，如机器人目标检测、全景摄像、虚拟现实等；
5.撰写一份以图像序列为基础的三维重建研究报告，包括研究思路、实验过程、结果分析等内容，论文篇幅不少于1200字。
四、任务计划
第一周：了解三维重建的基础知识，包括点云重建、体素重建等方法。
第二周：深入了解相机标定和三角测量等基础技术，为后续的三维重建打下基础。
第三周：学习多种三维重建算法，如基于特征点匹配的立体视觉算法、基于光场相机的深度估计方法等。
第四周：实现其中一种算法，将其应用到具体的场景中，进行实验并记录结果。
第五周：运用所掌握的三维重建技术，实现一项具体的应用，如机器人目标检测、全景摄像、虚拟现实等。
第六周：撰写一份以图像序列为基础的三维重建研究报告，包括研究思路、实验过程、结果分析等内容。
五、参考文献
[1]何琳,李翔.基于多视图立体匹配的三维重建[J].光学技术,2014,40(2):243-249.
[2]张志豪,杨清鹏,李跃钢.基于矩阵变换的三维重建[J].科技通报,2017,33(7):168-175.
[3]陈春生,王之洁.基于特征点匹配的三维重建技术研究[J].科技通报,2019,35(1):61-67.
[4]罗建亮,贾云龙,杨俊,等.基于光场相机的三维重建方法综述[J].计算机工程与应用,2020,56(12):44-54.
[5]董涛,孙健.三维重建技术的应用现状与发展趋势[J].科技创新与应用,2019(21):101-103.