面向病态场景图象对的立体匹配算法研究的开题报告

面向病态场景图象对的立体匹配算法研究的开题报告开题报告一、选题的背景及意义立体匹配是计算机视觉中的一个重要研究领域，其基本任务是将计算机处理得到的不同角度或位置的双目图像匹配成一对对应的像素点，以获取空间三维信息。在实际应用中，立体匹配技术被广泛应用于机器人导航、虚拟现实、三维重建等领域中。然而在某些场景下，双目图像中存在明显的病态场景，如遮挡、纹理缺失、低纹理、深度不连续等现象，很难通过传统的匹配算法进行稳定、高效的匹配，从而使得立体匹配技术难以应用到这些应用场景中。因此，本文将重点研究面向病态场景图象对的立体匹配算法，旨在解决上述问题，提出一种适用于病态图像的匹配算法，并对其进行实验验证，为立体匹配技术在实际应用中提供更加准确、高效、稳定的解决方案。二、研究内容1.综述立体匹配的研究进展及现状，分析病态场景下立体匹配存在的问题。2.提出一种基于学习的立体匹配算法。在传统的匹配算法中，常用的方法是通过定义匹配代价来计算匹配得分，例如SAD、SSD等。然而，这种传统方法往往难以处理病态场景下的图像匹配问题。因此，本文提出基于学习的匹配策略，采用卷积神经网络对输入的图像对进行学习，并输出匹配得分。同时，为了使得算法具有更强的可解释性，本文将对网络的特征进行可视化分析。3.提出一种基于深度学习的立体匹配算法。由于深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，本文基于深度学习框架设计一种新型的图像匹配算法。该算法采用卷积神经网络提取图像特征，并通过回归网络预测离散的深度值。在训练过程中，本文使用生成对抗网络（GAN）来提高算法的纹理保真度和深度连续性。4.对比及实验验证。本文将提出的两种算法与其他传统匹配算法及已有的深度学习匹配算法进行对比，基于公开数据集对比相关指标，包括精度、鲁棒性、效率等，验证算法的优劣以及泛化性能。三、拟解决的关键问题1.如何处理病态图像匹配问题，并提出有效的匹配策略？2.如何设计合适的网络架构及算法，将学习到的特征应用于图像匹配中？3.如何提高算法的泛化能力，并提高匹配的效率？四、预期创新点1.提出基于学习的匹配策略，解决传统算法难以处理病态图像匹配的问题；2.提出基于深度学习的匹配算法，并通过GAN提高匹配效果的现有方法；3.搭建开源库，为立体匹配技术的发展与应用提供支持。五、研究目标及任务1.实现基于学习的立体匹配算法，并使用公开数据集对该算法进行评估测试；2.实现基于深度学习的立体匹配算法，并通过GAN提高其匹配效果，同时对其进行效率测试；3.对上述两种算法性能进行实验比较，并验证算法的泛化能力；4.撰写论文，并在相关领域国际会议和期刊上发表研究成果。六、研究方案及时间安排第一年：1.综述立体匹配的研究进展及现状，分析病态场景下立体匹配存在的问题。（3个月）2.提出基于学习的立体匹配算法，并完成算法实现及实验验证。（6个月）第二年：1.提出基于深度学习的立体匹配算法，并通过GAN提高其匹配效果，同时对其进行效率测试。（6个月）2.对上述两种算法性能进行实验比较，并验证算法的泛化能力。（3个月）第三年：1.撰写论文，并准备相关国际会议和期刊的投稿。（6个月）2.搭建开源库，为立体匹配技术的发展与应用提供支持。（3个月）七、预期结果1.提出基于学习和深度学习的立体匹配算法，并在公开数据集上进行评估测试，取得优异的匹配效果；2.