基于单幅图像的建筑物三维重建算法研究的任务书.docx

基于单幅图像的建筑物三维重建算法研究的任务书
任务书
任务背景
随着城市化进程的不断推进，建筑物的建造数量和质量也在不断提高。建筑物的三维重建是将二维的图像或视频转化为三维的模型，可以用于城市规划、虚拟现实等应用领域。目前，在建筑物三维重建领域已经有许多方法和算法，但多数需要多幅图像才能进行建模，而实际情况下，往往只有一张图像。因此，如何基于单幅图像进行建筑物的三维重建是当前的研究热点之一。
任务目标
本次任务旨在研究基于单幅图像的建筑物三维重建算法，实现以下目标：
1.理解基于单幅图像的三维重建算法的原理与基本步骤。
2.分析当前常见的基于单幅图像的建筑物三维重建算法，如SfM、MVG、Photogrammetry等，并比较其优缺点。
3.针对已有算法的不足，提出改进方案，设计新的建筑物三维重建算法。
4.实现算法的代码，并使用适当的评价指标进行算法效果评估。
5.尝试将算法应用于实际场景中，根据数据集的不同，调整算法参数并验证算法的可行性。
任务流程
1.理论学习
任务成员需要通过查阅文献和网络资源，学习基于单幅图像的建筑物三维重建算法的原理、流程、常见问题等知识。
2.算法分析
根据理论学习所掌握的知识，成员进行当前常见的基于单幅图像的建筑物三维重建算法的分析，比较其优缺点，实现算法的流程和细节问题进行进一步探究。
3.算法改进
针对已有算法的不足，成员提出改进方案，设计新的建筑物三维重建算法，并细化算法的流程和评价指标。
4.算法实现
成员将算法流程具体化，撰写相应代码，并使用适当的评价指标对算法效果进行评估。
5.算法应用
采用不同数据集，成员针对实际建筑物进行建模和验证，根据不同的情况，调整算法参数，并记录模型和数据信息。
任务要求
1.对建筑学、计算机视觉、计算机图形学等领域有一定了解。
2.具有编写计算机程序的基础技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Matlab等。
3.具备英文阅读和写作的能力，能够阅读并掌握相关领域文献。
4.按时完成任务，并参与任务总结报告的撰写。
任务计划
本次任务计划为期两个月，时间节点如下：
第一周：理论学习，熟悉任务要求和流程。
第二周至第三周：算法分析，了解当前常见的基于单幅图像的建筑物三维重建算法。
第四周至第五周：算法改进，提出改进方案，设计新的建筑物三维重建算法。
第六周至第七周：算法实现，撰写相应代码，并使用适当的评价指标对算法效果进行评估。
第八周至第九周：算法应用，采用不同数据集进行建模和验证。
第十周至第十二周：总结报告撰写，对任务过程和结果进行总结和展望。
任务成员
本次任务成员由三名本科或研究生组成，其中至少一名具备计算机视觉或计算机图形学相关研究经验。