大尺寸双目立体视觉测量技术开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

双目立体视觉测量技术作为一种非接触式、高精度、高效率的三维测量方法，近年来在工业检测、机器人导航、逆向工程、文物保护等领域得到了广泛的应用。

然而，传统双目立体视觉测量技术在面对大尺寸物体或场景时，常遇到匹配精度低、计算复杂度高、系统鲁棒性差等问题，难以满足实际应用的需求。

本选题旨在研究大尺寸场景下的双目立体视觉测量技术，探索如何提高测量精度、效率和鲁棒性，为解决大尺寸物体三维测量难题提供新的思路和方法，具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在双目立体视觉测量技术方面开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果，为本课题的研究提供了重要的参考依据。

1. 国内研究现状

国内学者在双目立体视觉测量技术方面取得了一定的成果，尤其在以下几个方面取得了显著进展：
1.系统设计与标定:研究人员针对不同应用场景，设计了多种类型的双目立体视觉测量系统，并提出了相应的标定方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.大尺寸双目立体视觉测量系统设计:研究适用于大尺寸场景的双目立体视觉测量系统结构，选择合适的相机、镜头等硬件设备，并进行系统标定，以保证测量精度。

2.大尺寸场景下的特征匹配:研究适用于大尺寸场景的高效、鲁棒的特征匹配算法，提高匹配的精度和效率。

3.大尺寸场景下的三维重建:研究适用于大尺寸场景的高效的三维重建算法，在保证重建精度的同时，提高重建效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析阶段:深入研究双目立体视觉测量的基本原理、系统模型以及误差来源，分析大尺寸场景下测量面临的挑战和难点，为后续算法设计和系统实现奠定理论基础。

2.算法设计阶段:针对大尺寸场景下的特征匹配和三维重建问题，设计高效、鲁棒的算法。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面取得创新性成果：
1.大尺寸场景下高效、鲁棒的特征匹配算法:针对现有特征匹配算法在大尺寸场景下效率低、鲁棒性差的问题，提出一种高效、鲁棒的特征匹配算法，有效提高大尺寸场景下特征匹配的精度和效率。

2.大尺寸场景下高效的三维重建算法:针对现有三维重建算法在大尺寸场景下计算复杂度高、效率低的问题，提出一种高效的三维重建算法，在保证重建精度的同时，有效提高重建效率。

3.大尺寸双目立体视觉测量系统的构建与应用:构建一套完整的大尺寸双目立体视觉测量系统，并在实际应用场景中进行验证，例如工业检测、机器人导航等领域，检验系统的精度、效率和鲁棒性，推动该技术在实际应用中的推广。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王云峰, 金俊, 李涛, 等. 大尺寸视觉测量中多相机网络快速校准技术[j]. 仪器仪表学报, 2021, 42(10): 2261-2271.

2. 刘震, 孙龙祥, 刘兆, 等. 大尺寸三维重建技术综述[j]. 中国图象图形学报, 2021, 26(12): 2789-2813.

3. 李明, 陈志杨, 王涌天. 大尺度场景三维重建技术综述[j]. 软件学报, 2020, 31(06): 1741-1762.