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基于未标定图像序列的三维重建相关技术研究的任务书
任务名称：基于未标定图像序列的三维重建相关技术研究
任务内容：
近年来，三维重建技术在计算机视觉领域中得到了广泛应用。通过利用多幅图像或视频组成的图像序列，可以重建出物体的三维模型，这对于人机交互、虚拟现实、游戏设计等领域具有重要的应用价值。然而，对于未标定的图像序列，如何进行三维重建仍然是一个具有挑战性的问题。因此，本次任务旨在研究基于未标定图像序列的三维重建相关技术，具体包括以下内容：
1.图像特征提取
在利用图像序列进行三维重建时，需要先从图像中提取出特征点或特征描述符。本次研究任务中需要探究如何有效地提取图像序列中的特征点或特征描述符，并对比不同的特征检测方法，选择更适用于未标定图像序列的方法。
2.相机位姿恢复
对于未标定图像序列，需要通过计算机视觉算法恢复相机的位姿和运动轨迹，从而进行三维重建。本次任务需要研究与验证结构从运动（StructurefromMotion，SfM）算法和多视几何（Multi-viewGeometry）算法，探究它们在未标定图像序列下的适用性。
3.稠密重建方法
稠密重建是三维重建的重要环节之一，在利用图像序列进行稠密重建时，需要进行相邻图像的对齐与融合等操作。本次任务需要针对未标定图像序列，深入研究和验证基于光束法（BundleAdjustment）和立体匹配（StereoMatching）的稠密重建方法。
任务目标：
本次任务的主要目标是探究和验证基于未标定图像序列的三维重建相关技术，研究成果可用于实际应用中，具有重要的工程应用价值和社会价值。
任务成果：
通过本次任务，预计能够实现以下成果：
1.探究并分析适用于未标定图像序列的特征提取、相机位姿恢复和稠密重建方法，并对比不同方法的优缺点；
2.基于上述方法，实现一个可用于未标定图像序列的三维重建系统，对系统进行性能测试与评估；
3.提出并发表一篇学术论文，向学术界介绍本次任务研究的成果，并将研究成果在学术界和工业界中进行广泛推广。
任务计划：
本次任务总计时长为12个月，任务计划如下：
第1-2个月：阅读文献，分析未标定图像序列三维重建算法研究现状与问题，建立相关的研究框架和方法；
第3-6个月：实现特征提取、相机位姿恢复、稠密重建等算法模块，并进行系统集成和测试；
第7-9个月：针对未标定图像序列，设计并进行实验验证，并对比不同方法的优劣；
第10-11个月：根据实验结果进行改进，并进行系统优化与性能测试；
第12个月：撰写研究报告，发表论文，进行研究成果的总结和推广。
任务团队：
本次任务需要一支拥有计算机视觉或模式识别等相关背景的技术团队，任务组成如下：
1.项目经理：负责制定任务计划、监督任务进展和控制质量的团队管理者；
2.算法工程师：负责开发和实现特征提取、相机位姿恢复、稠密重建等算法模块，熟悉C/C++、Python编程语言，熟悉计算机视觉和数学等领域知识；
3.数据工程师：负责图像数据处理和管理，掌握数据处理和数据挖掘等相关技能；
4.测试工程师：负责系统测试和性能评估，具有软件测试经验和技能，能够进行性能测试和质量控制。
任务预算：
本次任务的预算为50万元，主要包括人工、设备和材料等费用，具体如下：
1.人工费：预计需要4人团队合作，每人人月工资为1万元，工作时长为12个月，共计48万元；
2.设备费：包括计算机、服务器、相机和其他相关设备，共计10万元；
3.材料费：包括资料、软件和其他相关费用，共计2万元。
总计50万元。
任务风险：
本次任务主要风险如下：
1.数据质量问题：由于使用了未标定的图像序列，因此数据质量的问题可能影响三维重建的精度和鲁棒性；
2.算法效果不佳：三维重建的效果取决于特征提取、相机位姿恢复和稠密重建等算法，如果算法不够优秀，会影响到三维重建的效果；
3.人力成本压力：三维重建算法需要很强的计算机视觉和数学背景知识，需要一支优秀的技术团队，这可能会带来人力成本的压力。
任务验收标准：
针对本次任务，实现的三维重建系统需要满足以下标准：
1.系统性能：三维重建系统应该能够有效地进行特征提取、相机位姿恢复和稠密重建，且重建精度和准确度应该达到一定的标准；
2.实验验证：应论证提出算法的适用性，并能够通过实验验证算法的有效性和准确性；
3.学术贡献：应该能够形成一篇学术论文，证明本次任务研究的贡献和价值。
任务验收人：任务验收人由委托方自行确定。