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基于区域增长的双目视觉三维重建技术研究的开题报告.docx

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基于区域增长的双目视觉三维重建技术研究的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于区域增长的双目视觉三维重建技术研究的开题报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于区域增长的双目视觉三维重建技术研究的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于区域增长的双目视觉三维重建技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着照相机和摄像机技术的发展,获取三维信息已经成为了许多领域的重要需求,如计算机视觉、机器人、虚拟现实等。其中,双目视觉技术是一种常用的三维重建手段,其通过利用两个成像系统分别拍摄同一场景的不同角度的图像,通过计算两幅图像之间的像素位移来确定像素点在空间中的位置,从而实现三维重建。目前,双目视觉技术已经被广泛应用于各种场景中,如机器人导航、三维建模、视觉检测等。然而,在实际应用中,双目视觉技术仍然存在很多限制和问题,如光学畸变、纹理缺失和噪声干扰等。因此,需要进一步研究和改进双目视觉三维重建技术,以提高其精度和稳定性。本文旨在基于区域增长的双目视觉三维重建技术进行研究,该方法利用了图像中的局部特征信息,通过定义区域增长规则来实现三维重建。该方法具有较高的精度和鲁棒性,能够有效地应对双目视觉技术中存在的问题。二、研究内容和方法本文将基于区域增长的双目视觉三维重建技术作为研究对象,研究内容和方法主要包括以下几个方面:。,如光学畸变、纹理缺失和噪声干扰等。。区域增长算法是一种基于局部特征的图像分割方法,其通过定义生长规则来实现图像分割,并且能够有效地保留图像的局部特征信息,因此可以应用于三维重建中。。该算法将区域增长算法与双目视觉技术相结合,利用图像中的局部特征信息来提高三维重建的精度和稳定性。,对比算法的重建精度和稳定性,并分析其优缺点。三、预期研究结果和贡献本文将设计和实现一种基于区域增长的双目视觉三维重建算法,该算法可以有效地应对双目视觉技术中存在的问题,如光学畸变、纹理缺失和噪声干扰等。在实验验证中,将对比该算法与传统的三维重建算法的差异和优缺点。本文的主要贡献在于提出了一种新颖的三维重建方法,该方法利用了图像中的局部特征信息,通过定义区域增长规则来实现三维重建,具有较高的精度和鲁棒性。这种方法可以应用于各种场景中,包括机器人导航、三维建模和视觉检测等,具有很高的实用价值。