面向病態(tài)場(chǎng)景圖象對(duì)的立體匹配算法研究的開題報(bào)告

面向病態(tài)場(chǎng)景圖象對(duì)的立體匹配算法研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、選題的背景及意義立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，其基本任務(wù)是將計(jì)算機(jī)處理得到的不同角度或位置的雙目圖像匹配成一對(duì)對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，以獲取空間三維信息。在實(shí)際應(yīng)用中，立體匹配技術(shù)被廣泛應(yīng)用于機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維重建等領(lǐng)域中。然而在某些場(chǎng)景下，雙目圖像中存在明顯的病態(tài)場(chǎng)景，如遮擋、紋理缺失、低紋理、深度不連續(xù)等現(xiàn)象，很難通過傳統(tǒng)的匹配算法進(jìn)行穩(wěn)定、高效的匹配，從而使得立體匹配技術(shù)難以應(yīng)用到這些應(yīng)用場(chǎng)景中。因此，本文將重點(diǎn)研究面向病態(tài)場(chǎng)景圖象對(duì)的立體匹配算法，旨在解決上述問題，提出一種適用于病態(tài)圖像的匹配算法，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，為立體匹配技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中提供更加準(zhǔn)確、高效、穩(wěn)定的解決方案。二、研究內(nèi)容1.綜述立體匹配的研究進(jìn)展及現(xiàn)狀，分析病態(tài)場(chǎng)景下立體匹配存在的問題。2.提出一種基于學(xué)習(xí)的立體匹配算法。在傳統(tǒng)的匹配算法中，常用的方法是通過定義匹配代價(jià)來計(jì)算匹配得分，例如SAD、SSD等。然而，這種傳統(tǒng)方法往往難以處理病態(tài)場(chǎng)景下的圖像匹配問題。因此，本文提出基于學(xué)習(xí)的匹配策略，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的圖像對(duì)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并輸出匹配得分。同時(shí)，為了使得算法具有更強(qiáng)的可解釋性，本文將對(duì)網(wǎng)絡(luò)的特征進(jìn)行可視化分析。3.提出一種基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法。由于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，本文基于深度學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì)一種新型的圖像匹配算法。該算法采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，并通過回歸網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離散的深度值。在訓(xùn)練過程中，本文使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）來提高算法的紋理保真度和深度連續(xù)性。4.對(duì)比及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文將提出的兩種算法與其他傳統(tǒng)匹配算法及已有的深度學(xué)習(xí)匹配算法進(jìn)行對(duì)比，基于公開數(shù)據(jù)集對(duì)比相關(guān)指標(biāo)，包括精度、魯棒性、效率等，驗(yàn)證算法的優(yōu)劣以及泛化性能。三、擬解決的關(guān)鍵問題1.如何處理病態(tài)圖像匹配問題，并提出有效的匹配策略？2.如何設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及算法，將學(xué)習(xí)到的特征應(yīng)用于圖像匹配中？3.如何提高算法的泛化能力，并提高匹配的效率？四、預(yù)期創(chuàng)新點(diǎn)1.提出基于學(xué)習(xí)的匹配策略，解決傳統(tǒng)算法難以處理病態(tài)圖像匹配的問題；2.提出基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法，并通過GAN提高匹配效果的現(xiàn)有方法；3.搭建開源庫，為立體匹配技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用提供支持。五、研究目標(biāo)及任務(wù)1.實(shí)現(xiàn)基于學(xué)習(xí)的立體匹配算法，并使用公開數(shù)據(jù)集對(duì)該算法進(jìn)行評(píng)估測(cè)試；2.實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法，并通過GAN提高其匹配效果，同時(shí)對(duì)其進(jìn)行效率測(cè)試；3.對(duì)上述兩種算法性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較，并驗(yàn)證算法的泛化能力；4.撰寫論文，并在相關(guān)領(lǐng)域國際會(huì)議和期刊上發(fā)表研究成果。六、研究方案及時(shí)間安排第一年：1.綜述立體匹配的研究進(jìn)展及現(xiàn)狀，分析病態(tài)場(chǎng)景下立體匹配存在的問題。（3個(gè)月）2.提出基于學(xué)習(xí)的立體匹配算法，并完成算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。（6個(gè)月）第二年：1.提出基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法，并通過GAN提高其匹配效果，同時(shí)對(duì)其進(jìn)行效率測(cè)試。（6個(gè)月）2.對(duì)上述兩種算法性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較，并驗(yàn)證算法的泛化能力。（3個(gè)月）第三年：1.撰寫論文，并準(zhǔn)備相關(guān)國際會(huì)議和期刊的投稿。（6個(gè)月）2.搭建開源庫，為立體匹配技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用提供支持。（3個(gè)月）七、預(yù)期結(jié)果1.提出基于學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法，并在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行評(píng)估測(cè)試，取得優(yōu)異的匹配效果；2.