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基于双目立体视觉的三维重构算法的研究任务书
任务书
任务名称：基于双目立体视觉的三维重构算法的研究
任务背景：
双目立体视觉技术在计算机视觉中应用较为广泛。其通过两个相互平行的摄像头同时拍摄同一场景，通过像素点之间的位置关系和差异性，对场景进行三维重建。目前，三维重构技术被广泛应用于机器人导航、遥感地图制作、三维模拟等领域。
在三维重构中，立体匹配是最核心的问题。立体匹配算法的优劣，决定了三维重构结果的质量和精度。因此，如何提高立体匹配算法的准确度和效率，是当前研究的重点和难点。
任务要求：
本任务旨在研究基于双目立体视觉的三维重构算法，从而提高立体匹配算法的准确度和效率。
具体任务要求如下：
1.对立体匹配算法进行深入研究，包括基于区域和基于特征点的立体匹配算法；
2.针对基于区域的立体匹配算法，研究其匹配误差的来源和消除方法，探究能否进一步提高其匹配准确度；
3.针对基于特征点的立体匹配算法，研究其特征点提取的方法和准确率，探究能否进一步提高其匹配效率；
4.对已有立体匹配算法进行比较分析，提出改进和创新思路，尝试提高立体匹配算法的准确度和效率；
5.针对三维重构结果的可视化问题，研究如何优化结果的显示和交互方式。
任务进度和成果要求：
1.第1至2周：对双目立体视觉技术进行深入学习和掌握，阅读相关文献，了解立体匹配算法的发展和应用状况；
2.第3至5周：研究区域匹配和特征点匹配算法，对其进行实验测试和比较分析，提出优化思路和改进方向；
3.第6至7周：实现优化后的立体匹配算法，并对其进行实验测试验证；同时，进行三维重构结果的可视化优化工作；
4.第8至9周：撰写技术报告，介绍双目立体视觉技术和立体匹配算法的研究现状、提出优化方案，并分析实验结果；同时，制作PPT并进行答辩汇报。
5.第10周：进行任务总结，制作技术报告和答辩PPT的最终版本。
任务成果要求：
1.报告中需包含对双目立体视觉技术和立体匹配算法的介绍、分析和优化方向；
2.采用代码实现的方式，对优化后的立体匹配算法进行实现、测试和评估；
3.在实验中得出可靠的实验结果，并对结果进行分析和对比；
4.对三维重构结果的可视化进行优化，使结果更直观、易于理解；
5.答辩时，要对任务过程、结果等进行详细讲解，回答评委提出的问题。
参考文献：
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3.傅红霞,赵延龙,&李术.(2016).基于区域特征的双目立体图像匹配算法研究[J].计算机科学,43(9A),433-438.
4.田红梅,徐高辉,&张洋.(2015).基于特征点的立体匹配算法的比较[J].软件,36(9),135-137.