基于卷积网络的双目视觉立体匹配技术研究的开题报告.docx

基于卷积网络的双目视觉立体匹配技术研究的开题报告
一.选题背景及意义
立体匹配作为计算机视觉领域的基础问题之一，一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的发展，基于卷积网络的立体匹配方法逐渐成为了研究重点，被广泛应用于机器人导航、三维重建和增强现实等领域中。
双目视觉系统是一种常见的获取立体图像的方式，它通过两个视点分别获取左右图像，利用视差信息确定物体在空间中的位置关系。传统的立体匹配方法是基于手工设计特征提取和匹配算法，效果有限。至今，深度学习的方法已经成功地应用到立体匹配问题中，取得了更加出色的成果。
本研究旨在基于卷积神经网络，深入探究双目视觉立体匹配技术，验证其在实际应用中的有效性和实用性，为相关领域的研究提供有价值的参考，具有现实意义。
二.研究内容
本研究将从以下几个方向进行探究：
1.双目视觉系统的特点及其立体匹配原理
双目视觉系统基于视差的原理实现了对三维世界的感知，具有测距精度高、鲁棒性强、成本低等优良特性，因此在工程应用中备受瞩目。本研究将从视觉系统的构成、图像的成像原理、视差信息获取方法等方面进行综合分析。深入了解双目视觉立体匹配中的关键问题，并为后续探索奠定基础。
2.基于卷积神经网络的双目视觉立体匹配技术
由于传统的立体视觉算法对观测条件要求较高，且在一些情况下，无法准确获取有用的信息。本研究将借助于深度学习方法，在卷积神经网络中学习从图像中提取特征的方式，从而达到更加准确、快速的匹配效果。使用深度神经网络模型，建立一种双目立体匹配的方法，更好地利用双目视觉的特点、提高立体图像匹配的准确性和鲁棒性。
3.双目视觉立体匹配实验系统设计
本研究将设计一个能够对立体图像进行处理和匹配的实验系统，为双目视觉立体匹配技术的研究提供数据支撑和实验验证平台。实验系统由硬件和软件两个部分组成，其中硬件部分包含摄像头和双目相机实现图像采集，并通过FPGA和Zynq系列芯片实现立体视觉图像的处理和匹配等功能；软件部分使用Python语言和深度学习框架TensorFlow进行卷积神经网络的设计、图像特征提取和匹配等工作。
4.实验结论分析
在本研究中，通过对双目视觉立体匹配技术进行探究，进行了相关数据集的实验仿真和实验验证，得到了深度学习技术在双目视觉匹配中的良好效果，并与传统的立体视觉算法进行了对比，证明了卷积神经网络在双目视觉匹配中的有效性和实用性。
三.研究方法
本研究采用以下研究方法：
1.文献调研法
通过对相关文献、专利、论文和研究报告的查找，了解深度学习技术在双目视觉立体匹配领域的研究现状、发展趋势和存在的问题等。
2.理论分析法
对双目视觉立体匹配特点、任务需求、科学原理进行理论分析和探讨，深入剖析其内在机制和应用场景。
3.实验方法
在搭建实验系统的基础上，通过选取代表性的图像序列，在不同场景下对双目视觉立体匹配进行测试和分析。本研究采用常用的图像评价指标，包括平均误差、准确性、召回率等指标，来评估实验结果的准确性与效果。
四.研究预期成果
本研究将主要有以下几点预期成果：
1.深入了解双目视觉立体匹配的内在机制和任务需求，对当前的研究进展和存在问题进行了分析和总结。
2.基于卷积神经网络的双目视觉立体匹配模型，通过设计并构建深度学习网络，从图像中提取特征进行处理和匹配，为实际应用带来更优秀的效果。
3.搭建了一个双目视觉立体匹配的实验系统，为相关领域的研究提供了基础数据和实验验证平台。
4.对所提出的立体匹配方法进行了实验验证，并与传统方法进行了比较，分析方法优缺点及改进空间，为相关领域的研究提供有价值的参考。