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双目视觉立体匹配的算法研究与实现的开题报告
一.题目
双目视觉立体匹配的算法研究与实现
二.研究背景
在现实生活中，双目视觉立体匹配在机器视觉领域有着广泛的应用。它能够使机器精准地感知环境，进行高效的运动控制、运动规划等操作。但是，在实际应用中，不同场景下的双目视觉立体匹配存在着很大的挑战。例如，当场景中存在复杂背景、光照不均或物体表面材质不同等因素时，双目视觉立体匹配的效果会受到很大的影响。因此，如何提高双目视觉立体匹配的鲁棒性，是当前研究的热点问题。
三.研究目的
本研究旨在探究双目视觉立体匹配的算法原理，构建双目视觉系统，实现对于不同场景的立体图像的获取和计算，并对比不同算法的实际效果，为机器视觉领域的双目视觉应用提供参考。
四.研究内容和方法
4.1研究内容
(1)双目相机系统的搭建：使用两个摄像头和控制电路组成双目相机系统，构建供算法验证使用的实际环境。
(2)立体匹配算法的研究：主要研究和实现基于局部区域、基于全局的立体匹配算法，和时下使用最多的SGBM算法（Semi-GlobalMatching）算法。
(3)双目视觉系统的实现：将立体匹配算法嵌入系统，实现获取并计算立体图像的系统。
(4)实验比对：在构建的实际环境中，进行不同算法的双目视觉立体匹配效果的比对。
4.2研究方法
(1)文献研究法：对于双目视觉立体匹配相关文献进行查找、阅读和分析，获取了解相关算法原理和研究现状。
(2)实验法：使用双目相机系统和不同算法，获取不同场景下的立体图像并进行比对分析。
(3)软件编程法：使用Python编程语言实现双目视觉立体匹配算法和图像获取、显示等功能。
五.研究意义和预期结果
5.1研究意义
（1）提升双目视觉立体匹配的鲁棒性，为机器视觉领域的应用提供支持和数据基础。
（2）对比分析不同算法的优缺点，为双目视觉立体匹配算法的发展提供指导。
5.2预期结果
（1）成功搭建双目相机系统，获取不同场景下的双目视觉立体图像。
（2）实现了基于局部区域、基于全局和SGBM算法的双目视觉立体匹配算法。
（3）对比分析不同算法在实际环境中的匹配效果，从而可以对比分析出各算法的优缺点。
（4）为机器视觉领域的应用提供一定的支持和数据基础。
六.研究进度安排
本研究计划于2022年9月开始，预计于2023年6月完成。
具体进度如下：
|时间|工作内容|
|-----------|--------------------------------------------|
|2022.9-2022.10|熟悉双目视觉立体匹配算法的理论知识和实现方法|
|2022.11-2023.1|构建双目相机系统，调试双目相机的硬件电路和软件系统|
|2023.2-2023.4|实现基于局部区域、基于全局和SGBM算法的立体匹配算法|
|2023.5-2023.6|分析对比不同算法在实际环境中的匹配效果|
七.参考文献
[1]陈辉，方鹤鸣.机器视觉：理论、算法、应用及MATLAB实现[M].科学出版社,2018.
[2]王亮,徐磊,陈乐毅.基于可重构计算的双目视觉立体匹配算法实现[C]//计算机系统应用,2021.
[3]张小华.双目视觉技术及其应用[D].上海海事大学,2020.