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基于光场多视角图像序列的深度估计算法研究的开题报告
一、研究背景
深度估计是计算机视觉领域重要的研究方向，对于实现图像三维重建、场景理解、机器人视觉导航等应用有着重要的意义。其中，基于多视角图像的深度估计方法因为具有信息丰富、精度高等优点逐渐成为研究热点。但是多视角图像序列中不同视角之间的图像匹配难度较大，对深度估计提出了挑战。而光场摄影技术可以同时获取多个视角的图像，因此具有明显的优势，但其由于测量的是光照场等高维信息，具有数据量大、计算复杂度高等问题，限制了其应用范围。因此本文将围绕基于光场多视角图像序列的深度估计算法展开研究。
二、研究内容
（一）研究光场多视角图像序列的获取与处理技术
光场多视角图像序列的获取需要先了解光场摄影技术，本文将介绍工业相机、自制光场相机等多种光场摄影设备，并对其优缺点进行比较，以选择合适的设备。另外，获取光场图像序列后还需要进行光场图像的预处理，包括去除畸变、去躁等操作。
（二）研究基于深度学习的光场多视角图像序列深度估计算法
本文将综合使用深度学习、光场计算和多视角图像匹配等技术，提出一种基于光场多视角图像序列的深度估计算法。具体包括：1）使用卷积神经网络提取深度特征；2）使用基于路径追踪的光场计算，对光场多视角图像序列进行处理，提高数据的可用性和准确性；3）使用多视角图像匹配算法，对采样点深度进行优化。
（三）验证与实验分析
本文将对所提出的深度估计算法进行实验验证，评估算法的准确度、精度和鲁棒性。另外，还将对基于光场多视角图像序列的深度估计算法和传统深度估计方法进行对比分析，探究其优势与不足。
三、研究意义与创新
本文研究基于光场多视角图像序列的深度估计算法，主要意义在于：1）提高了深度估计的准确度和精度；2）拓宽了深度估计的应用范围；3）对光场技术在视觉领域的应用发展具有推广作用。本文的主要创新点在于：1）综合使用深度学习、光场计算和多视角图像匹配等技术，提出了一种新的深度估计算法；2）使用卷积神经网络提取深度特征，具有更好的学习能力和鲁棒性；3）使用多种光场摄影设备进行比较，找到了最适合此任务的设备。
四、研究计划
（一）第一年
1.研究光场摄影技术，了解光场拍摄设备；
2.学习光场图像的处理技术，包括去畸变、去躁等操作；
3.研究深度学习在深度估计中的应用，并进行实验验证；
4.提出基于光场多视角图像序列的深度估计算法初步方案。
（二）第二年
1.对基于光场多视角图像序列的深度估计算法进行优化；
2.研究基于路径追踪的光场计算技术，并将其融入算法中；
3.进行实验验证，并对算法进行评估与对比分析；
4.撰写毕业论文，准备论文答辩。
五、预期成果
1.新的基于光场多视角图像序列的深度估计算法，具有更好的准确度和精度；
2.对比分析不同方法，为深度估计提供参考；
3.撰写论文，并发表于计算机视觉或相关领域期刊或会议。