1. 研究目的与意义
在计算机视觉领域中，三维轮廓测量的目的是获得对象表面的三维信息。其中，被动式双目立体视觉模仿人类视觉系统，是计算机视觉领域的经典问题。双目立体视觉由于直接模拟了人类双眼视觉的生理构造，且具有尺寸小、成本低、功耗小和效率高等优良特性，因此在空间物体的三维测量等领域有广阔的应用前景，对双目立体视觉的研究也己经成为当今世界最热门的研究课题之一。双目立体视觉目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。
被动式立体视觉借助对同一场景拍摄的两幅图像重建场景的三维信息，由于其具有良好的实时性，在工业、军事、娱乐等方面有着广泛的影响。对于立体视觉匹配的研究，能够大大的增强计算机或机器人对环境的感知能力，使得机器人能够更好的适应环境、更加智能，从而能够更好的为人们服务。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：
（1）熟悉图像匹配的基本原理
（2）研究并实现双目立体视觉中对应点的匹配算法
3. 国内外研究现状（文献综述）
对于平行双目立体视觉系统，采用短轴平行双目构建立体视觉系统，系统根据给定的理论匹配精度与深度误差设定基线长度。可以通过几何的方式介绍外极线约束原理并提出切实可行的校正步骤，使得校正后的双目系统符合等焦距平行光轴的简化形式，为后继对应点匹配提供方便。
为了寻找物体中的同一点在视觉图像中的对应点，利用双目被动立体视觉系统采集的图像对，可以运用基于复小波的相位相关技术金字塔形对物体表面进行亚像素级小区域匹配，考虑顺序匹配约束、连续性约束和相关性约束等条件，提取视差，重建三维点云信息。在系统中，对物体图像进行5层复小波分解，在像素匹配阶段采用简化的算法：从最底层开始，运用相位相关算法，只比对Re[c(n1，n2)]中心附近的点，找出最大值，而由该最大值作为a的近似，其位置即为相应的视差估计，放大后代入上一层作为新的初始估计，进行新的计算，直到最顶层为止。[1]
目前，刘维提出了一种抗噪性好，鲁棒性强，匹配速度快的基于视差梯度的快速鲁棒区域匹配算法。该算法通过构造新的相似测度函数提高了匹配的抗噪性和鲁棒性，视差梯度的引入约束了匹配的搜索区间，减少了搜索冗余，提高了匹配速度。同时算法还根据视差梯度的范围确定图像的边缘并采用小窗口进行匹配，很好的解决了传统固定窗口在边缘处匹配较差的问题。
4. 研究方案
对于双目立体视觉系统：
方案一：采用汇聚式双目立体视觉系统，它是指汇聚距离有限时的立体视觉系统。一般情况下，用任意放置的两个摄像机来组成双目立体视觉系统，通常利用最小二乘法求出空间点的三维坐标。
方案二：采用平行式双目立体视觉系统，它是指汇聚距离无限远时的双目立体视觉系统。要求两部摄像机的特性相同(即内部参数相同)，且被设置成平行放置。
5. 工作计划
第1周：了解毕业设计任务，收集相关资料。阅读文献，整理与课题相关内容。
第2周: 完成相关英文论文的翻译，撰写文献综述，完成开题报告，上传到毕设系统。
第3周: 学习并掌握MATLAB软件，使用MATLAB将下载图片的原图、R通道图、G通道图和B通道图显示出来。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
