基于图像分割的快速小基高比立体匹配技术研究的任务书.docx

基于图像分割的快速小基高比立体匹配技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着3D技术的不断发展及应用，利用图像实现3D测量和生成具有较高精度的立体模型已成为一个研究热点。对于立体匹配的技术研究，一直是实现立体图像重建的重要环节。而常规的基于差值匹配的方法对于小基高比图像匹配精度较低。因此，在小基高比图像分割的基础上，研究快速、准确的小基高比立体匹配技术，对于提高立体图像重建的精度具有重要实际意义。
二、任务目标
本任务旨在利用图像分割技术实现小基高比立体匹配，主要包括以下目标：
1.熟悉小基高比及图像分割相关的理论知识。
2.熟悉常见的图像分割算法，如区域生长、图割、聚类等。
3.研究小基高比图像分割算法并实现。
4.研究对立体匹配影响的因素，如相机失调、噪声、遮挡等，并给出相应的处理方法。
5.基于小基高比图像分割，结合匹配代价函数等算法，研究快速准确的小基高比立体匹配算法，并实现。
6.实验部署并测试算法，得出精度和效率等指标。
三、任务内容
1.阅读相关论文，熟悉小基高比理论和常见的图像分割算法，包括但不限于区域生长、图割、聚类等。
2.研究小基高比图像分割算法，选择适合的算法对图像进行分割。
3.研究小基高比影响因素，如图像噪声、失调、遮挡等，设计相应的处理方法。
4.根据小基高比图像分割结果，参考匹配代价函数相关的算法，研究小基高比立体匹配算法并实现。
5.实验部署并测试算法，在视差图上评估算法的精度和效率等指标。
四、任务要求
1.具有扎实的数学以及图像处理相关的理论基础。
2.具有良好的编程能力，熟悉C++或Matlab等编程语言，具有图像处理和计算机视觉相关的开发经验。
3.具备良好的科研素质，能够独立阅读、分析和理解相关文献，具有较强的归纳总结和创新思维能力。
4.任务进度及结果需要按时提交，保证质量和进度。任务报告需要遵循相关学术规范和要求，严格进行数据处理和分析。
五、任务成果
1.小基高比图像分割算法实现及验证。
2.快速准确的小基高比立体匹配算法实现及验证。
3.任务报告，包括研究过程、结果分析及结论等，文献综述、算法流程图、程序代码、实验数据和结果等。
4.成果展示，对成果进行演示和介绍，对外宣传研究成果。
六、任务时间
本任务时间为2个月。
第1-2周：阅读相关论文，熟悉小基高比理论和常见的图像分割算法。
第3-4周：继续研究小基高比图像分割算法并进行实现。
第5-6周：研究小基高比影响因素，如图像噪声、失调、遮挡等，并设计相应的处理方法。
第7-8周：根据小基高比图像分割结果，参考相关的算法，研究小基高比立体匹配算法并实现。
第9-10周：实验部署、测试算法，并得出精度和效率等指标。
第11-12周：撰写任务报告，包括研究过程、结果分析及结论等，并对成果进行演示和介绍。
七、参考文献
1.李翔等.图像分割及其应用[M].国防工业出版社,2002.
2.张春华,王林,刘德福.StereoBM参数的优化及其在小基线高比图像匹配中的应用[J].测绘信息与工程,2014(1):139-143.
3.刘小文,王世昌,张照涛.基于区域生长算法的小基线高比影像配对技术[J].测绘工程,2014,23(6):76-79.
4.郭炳江,黄勇.普通数码相机的标定及相机失调的分析[J].应用光学,2006,27(4):8-12.