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基于相位信息的立体图像匹配研究的任务书
一、研究背景
随着立体成像技术的不断发展，立体图像在虚拟现实技术、医疗影像、机器人视觉等领域得到了广泛应用。其中，立体图像匹配是实现立体视觉的重要环节之一，其目的是通过计算得到两幅立体图像中对应像素点的匹配关系，从而构建出深度信息，实现三维重建、场景还原等诸多应用。现有的立体图像匹配算法主要利用像素之间的灰度信息来进行匹配，然而在实际应用中，由于场景构成、光照条件等因素影响，像素的灰度值往往难以提供稳定的匹配信息，甚至会出现错匹配、漏匹配等情况。因此，如何利用更为稳定的特征信息来实现立体图像匹配，是当前研究的热点之一。
二、研究目标
本文旨在探讨基于相位信息的立体图像匹配研究，主要包括以下几个方面的内容：
1.总结相位信息在立体图像匹配中的应用现状，分析其优缺点及存在的问题。
2.研究基于相位信息的立体图像匹配算法，主要基于离散傅里叶变换、相位相关等技术实现。具体包括：
（1）基于离散傅里叶变换的算法：通过对两幅图像进行傅里叶变换，得到频域中的相位信息；然后通过计算相位差来求得深度信息。
（2）基于相位相关的算法：先进行二维小波变换，然后将左右图像的低频部分进行匹配；接着利用小波系数的相位信息来实现高频图像块的匹配。
3.通过实验对两种算法进行评估比较。
三、研究内容及步骤
1.相位信息在立体图像匹配中的应用现状
(1)现有立体图像匹配算法中的缺陷,包括光照不均、深度失真等问题；
(2)相位信息理论及其在图像处理中的应用;
(3)基于相位信息的立体图像匹配的优点、研究现状分析。
2.基于离散傅里叶变换的立体图像匹配算法研究
(1)离散傅里叶变换原理概述;
(2)基于离散傅里叶变换的算法流程及实现;
(3)对该算法的优缺点及适用场景进行分析。
3.基于相位相关的立体图像匹配算法研究
(1)小波变换理论简介;
(2)基于小波变换的相位相关算法流程及实现;
(3)对该算法的优缺点及适用场景进行分析。
4.实验设计与结果分析
(1)构造平面场景和三维场景的图像库;
(2)实现两种算法并分别对其进行测试;
(3)对实验结果进行分析比较，得出结论。
四、研究意义与贡献
1.理论意义：基于相位信息的立体图像匹配算法不依赖于像素的灰度信息，相对稳定可靠。通过本文的研究，对相位信息在立体图像匹配中的应用进行了深入探讨，为理论研究提供了新思路。
2.应用意义：本文所研究的基于相位信息的立体图像匹配算法可应用于医疗影像、工业检测、机器人视觉等领域，提高了立体图像匹配的准确性和稳定性。
3.技术贡献：本文所研究的基于相位信息的立体图像匹配算法，对推动立体图像匹配技术的发展、提高匹配精度具有一定的技术贡献。