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双目立体视觉测距系统的研究的开题报告
一、题目：
双目立体视觉测距系统的研究
二、选题的背景和意义：
在机器人、自动驾驶、智能制造等领域，需要对物体进行精准的测距，以实现精确位置控制或避障等功能。而传统的测距方法如激光测距、超声波测距等，存在着成本高、精度低、测量范围受限等问题。
双目立体视觉测距系统则能够通过两个相机同时观察同一物体，并利用双目视差来获取物体距离，不受光照条件的影响，具有成本低、精度高、测量范围广等优点，因此受到越来越多的关注。
本选题意义在于探究双目立体视觉测距系统的实现原理，解决其在实际应用中的难点问题，提高其应用范围和精度，为实现基于视觉的精确定位和避障等功能打下基础。
三、主要研究内容和目标：
1.深入学习视觉几何学、图像处理、图像匹配、三维重建等计算机视觉相关技术，掌握双目立体视觉测距的基本原理和实现方法。
2.实现双目相机的标定，获取相机内外参数，消除畸变，保证测量精度。
3.对采集到的双目图像进行预处理，包括图像校正、特征提取、特征匹配等步骤，确定双目视差。
4.基于双目视差，计算物体距离，实现精准测距。
5.针对不同场景下的光照、阴影、物体遮挡等问题，探究并实现适应性更强的算法，提高双目立体视觉测距系统的鲁棒性和可靠性。
6.通过实验测试，验证算法的精度和效率，探究如何进一步优化算法，提高测量精度和稳定性。
四、研究方法：
1.文献综述法：对双目立体视觉测距系统的相关文献进行梳理，掌握其研究现状、发展趋势以及存在的问题和挑战，为后续研究提供理论支持。
2.理论研究法：深入学习视觉几何学、图像处理、图像匹配、三维重建等计算机视觉相关技术，掌握双目立体视觉测距的基本原理和实现方法。
3.实验研究法：在实验室搭建双目立体视觉测距系统，利用双目相机采集图像，通过程序处理，计算出物体距离。同时对比实验，验证算法的精度和效率，探究如何提高测量精度和稳定性。
五、预期成果：
1.深入理解双目立体视觉测距系统的原理和实现方法。
2.实现双目相机的标定和视差计算算法，并实现物体距离测量功能。
3.提出针对不同应用场景的双目立体视觉测距算法，并验证其鲁棒性和可靠性。
4.在实验室搭建的双目立体视觉测距系统上进行实验测试，验证算法的精度和效率，探究如何进一步优化算法，提高测量精度和稳定性。
六、研究计划：
1.第1-2周：文献综述，深入了解双目立体视觉测距系统的研究现状和相关技术。
2.第3-4周：学习视觉几何学、图像处理、图像匹配、三维重建等计算机视觉相关技术，掌握双目立体视觉测距的基本原理和实现方法。
3.第5-6周：实现双目相机的标定算法，并获取相机内外参数，消除畸变，保证测量精度。
4.第7-8周：对采集到的双目图像进行预处理，包括图像校正、特征提取、特征匹配等步骤，确定双目视差。
5.第9-10周：基于双目视差，计算物体距离，实现精准测距功能。
6.第11-12周：提出针对不同应用场景的双目立体视觉测距算法，并实现适应性更强的算法，提高双目立体视觉测距系统的鲁棒性和可靠性。
7.第13-14周：在实验室搭建双目立体视觉测距系统，并进行实验测试，验证算法的精度和效率，探究如何提高测量精度和稳定性。
8.第15-16周：完成实验数据的处理和分析，总结成果，撰写论文。
七、参考文献：
1.蔡芳,牛怀腾.双目立体视觉及其鲁棒性测量方法研究[J].中国测试,2017(06):015-018+022.
2.邵志杰,梁少川,李佳成.基于双目立体视觉技术的自动驾驶技术研究[J].机械与电子,2018,32(08):69-71.
3.张鹏飞,钱志文.基于视差估计的双目立体视觉避障控制[J].电子技术与软件工程,2017,06:126-127+130.
4.王新宇,吴嘉蕙.双目立体视觉系统的标定算法研究[J].控制工程,2016(06):1045-1050.
5.周轶林,陈梦洁,张日.基于双目立体视觉的三维点云重建技术研究[J].微计算机信息,2018,34(10):180-182.