基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现的开题报告

基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现的开
题报告
一、研究背景和意义
随着计算机技术和数字摄影技术的快速发展，三维重建技术逐渐成
为了计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点。

三维重建技术可应用
于数字娱乐、虚拟现实、医疗影像、建筑设计、工业制造等众多领域中。

其中，基于双目立体视觉的三维重建技术因为具有高精度、低成本、无
遮挡等优点而被广泛应用。

双目立体视觉是指通过两个摄像头同时拍摄同一场景，并利用两个
视点之间的差异信息，重构场景的三维结构。

但是，双目立体视觉在实
际应用过程中，需要解决很多技术难题，例如图像匹配、视差计算、纹
理映射等问题，这些问题影响了三维重建的准确性和实时性。

因此，本课题拟在已有的双目立体视觉三维重建技术的基础上，结
合深度学习技术和计算机视觉算法，进行三维重建技术的研究和探索。

本文主要研究以下问题：
1.如何通过双目立体视觉获取场景深度信息？
2.如何提高图像匹配的准确率？
3.如何进行纹理映射和三维重构？
本研究将采用开源的深度学习框架和计算机视觉库进行实现和验证，从而实现高精度、低成本、实时的基于双目立体视觉的三维重建技术。

二、研究内容和方案
1.深度学习框架的选择和搭建
本研究将采用开源的深度学习框架PyTorch进行实现。

在搭建深度学习模型时，将使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方式，提取图像的特征信息，并且结合视差计算算法实现深度估计。

2.图像匹配算法的优化
对于双目立体视觉重建中的关键问题——图像匹配，本研究将采用基于深度学习的方法对特征点进行选择和匹配。

使用选择性搜索算法（Selective Search）从图像中提取出目标区域，并在目标区域内提取特征点。

同时，通过循环神经网络实现图像匹配。

3.纹理映射与三维重构
在得到双目相机拍摄场景的深度信息后，本研究将通过纹理映射技术将图像上的坐标映射到三维空间，并根据深度信息将坐标进行调整和重构。

最后，将重构后的三维模型进行优化和细化，以达到更高的精度和真实感。

三、预期成果
1.完成基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现。

2.实现基于深度学习的图像匹配算法，提高图像匹配的准确率。

3.实现纹理映射和三维重构算法，并生成高精度、真实感的三维模型。

4.编写论文和实验报告，提出自己的思考和见解。

四、研究计划和时间表
1.文献调研和技术学习：2周
2.深度学习框架选择和搭建：3周
3.图像匹配算法的优化：4周
4.纹理映射与三维重构：4周
5.算法调试和性能测试：2周
6.撰写论文、完善实验报告：2周
五、参考文献
[1] Jae Park, Yu-Wing Tai, and In-So Kweon. Deep stereo: Learning to predict new views from the world’s imagery. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 5515–5524, 2017.
[2] Ziyu Zhang, Yinda Zhang, Chen Fang, Zhuoyuan Yao, and Tien-Tsin Wong. Deep stereo matching with adaptive thin volume splines. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 4383–4392, 2018.
[3] C. Li, W. Huang, Y. Li, and B. Li. Stereo matching based on deep learning methods: A survey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020.
[4] B. Grabner, M. Gwerder, and L. Van Gool. A comparative analysis of modern stereo reconstruction algorithms for computer vision. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 9384–9394, 2018.。