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基于双目视觉的局部立体匹配算法研究的中期报告
一、研究背景
立体匹配是计算机视觉领域中一项重要的研究方向，其目标是通过两张不同视角下的图像找到同一物体在两张图像中的位置。传统的立体匹配算法基于纹理和几何特征进行匹配，但是这些方法容易受到光照、阴影和物体表面纹理等因素的影响，容易产生误匹配。因此，使用双目视觉进行局部立体匹配的算法成为学术界和工业界研究的热点。
二、文献综述
1.S.Birchfield和C.Tomasi在1998年发表了一篇名为“DepthDiscontinuitiesbyPixel-to-PixelStereo”的论文，提出了一种快速而精确的双目立体匹配算法，快速匹配像素点并生成像素点间的深度不一致性分布。
2.H.Hirschmuller在2005年提出了一种名为“Semi-GlobalMatching”的立体匹配方法，能够利用图像的全局信息进行匹配，从而提高匹配精度和算法的稳定性。
3.B.Zhang和D.Zhao在2011年提出了一种基于“CostVolume”的局部双目匹配算法，将两幅图像的每个像素点的代价值存储在一个三维的代价体中，在该体中搜索匹配点。
4.刘乃瑞等在2016年提出了一种面向特征流的立体匹配算法，这种基于特征流的局部立体匹配算法不采用直接的匹配方式，而是通过特征点间的流向进行匹配。
三、研究内容
本文主要研究基于双目视觉的局部立体匹配方法。在研究过程中，将结合三角测量和基于深度学习的方法进行实验。具体内容如下：
1.设计和实现一个基于双目视觉的局部立体匹配算法，研究匹配结果的精度和稳定性。
2.利用深度学习技术对双目图像进行学习和训练，提取高级特征，从而改善匹配算法的性能。
3.对多种算法进行实验，通过定量和定性评估对比它们的性能，以找到最优的局部立体匹配算法。
四、研究意义
本文的研究结果对以下方面具有重要意义：
1.增强双目图像的立体感知能力，为计算机视觉技术在立体视觉检测、虚拟现实等领域中的应用奠定基础。
2.提高双目立体匹配算法的精度和稳定性，可以在机器人视觉、自动驾驶和智能安防等方面发挥重要作用。
3.结合深度学习技术开展研究，对深度学习和计算机视觉技术的发展起到一定的推动作用。
五、研究计划
本研究的计划分为以下几个阶段：
1.阶段一：调研相关文献，对双目视觉的局部立体匹配算法进行研究，并设计和实现一个基于双目视觉的局部立体匹配算法。
2.阶段二：利用深度学习技术对算法进行优化，提取高级特征，从而改善匹配结果的精度和稳定性。
3.阶段三：进行大量实验，通过定量和定性评估对比不同算法的性能，以找到最优的局部立体匹配算法。
4.阶段四：基于实验结果进行算法的优化和改进，并撰写本文的论文。
六、结论
本研究旨在研究基于双目视觉的局部立体匹配算法，提高立体匹配算法的精度和稳定性，可以在计算机视觉、自动驾驶和智能安防等领域产生很好的应用前景。通过不同阶段的实验和评估，找到最优的算法并开展算法的优化和改进。