1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉和人工智能的快速发展，双目视觉技术作为一种重要的三维感知手段，在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域得到了广泛应用。

双目视觉系统的精度和稳定性直接影响着其应用效果，而相机标定作为双目视觉系统的前提和基础，其重要性不言而喻。

本选题旨在研究双目视觉系统的内参标定方法，并利用opencv库实现标定过程。

2. 本选题国内外研究状况综述

相机标定是计算机视觉领域的基础性问题，一直受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在相机标定领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.深入研究双目视觉的成像原理和相机模型，包括针孔相机模型、透镜畸变模型等，为后续的标定工作奠定理论基础。

2.详细介绍张正友标定法的原理和步骤，包括单应性矩阵的求解、内部参数和外部参数的计算以及畸变系数的求解等，为两步法标定提供参考。

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，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解双目视觉标定技术的最新进展，研究现有的标定方法，分析其优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计阶段：深入研究双目视觉成像原理、相机模型和张正友标定法，在此基础上，设计一种基于两步法的双目视觉内参标定方法，并推导相关公式，完成算法的设计和实现。

3.实验验证阶段：利用opencv库提供的标定函数和相关算法，实现两步法标定方法，并设计实验方案，采集实验数据，对算法进行验证，分析标定结果的精度和稳定性，并与传统的张正友标定法进行比较。

5. 研究的创新点

本研究的主要创新点在于提出了一种基于两步法的双目视觉内参标定方法，该方法分别对单相机和双相机进行标定，相较于传统的张正友标定法，能够有效提高标定精度和稳定性。

此外，本研究将利用OpenCV库实现标定过程，提供一种简单易行、精度可靠的双目视觉标定方案。

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] 张广军,王鹏飞,于起峰,等.视觉测量[m].北京:科学出版社,2018.

[2] 孙龙祥,刘国栋,刘磊,等.基于opencv的双目视觉摄像机标定[j].电子测量技术,2022,45(22):129-134.

[3] 鲍文霞,徐俊,张凯,等.双目视觉技术在机器人抓取中的应用研究[j].机械设计与制造,2022(10):176-181.