1. 研究目的与意义（文献综述）

人类从自然界获取信息最主要依靠的是视觉，图像是对事物的客观反映，是人类处理视觉信息的基础。人类的视觉系统能够获取图像，进一步分析图像，从而得到图像中的信息和内容。近年来，人工智能逐渐进入大众眼帘，主要进行的就是对人类智能的模拟和扩展技术的研究。而其中，计算机视觉从各技术中脱颖而出，成为当下十分热门的研究方向。

在计算机视觉中，三维重建是图像处理中十分重要的技术之一。工程技术应用中，一般需要事物的三维空间信息，而目前大多数图像采集装置获得的都是二维平面图像。对二维图像处理，利用基于图像的三维重建技术，得到物体的特征信息，重建出原本的三维重建模型。这种技术相对于用激光扫描仪等三维数字物体设备来获取物体的空间信息并进行重建，具有成本低廉、精度较高等特点，因此被广泛应用于军事、工业、医学、航空航天等领域。

摄像机拍摄物体得到图像，这是一个将三维转化为二维的过程，基于图像的三维重建算法，基本原理是从投影图像中提取特征信息，然后重新匹配，进而恢复成原本的三维空间模型，相当于是照相的逆过程。其难点在于由于图像存储的局限，加上拍摄时环境因素如光照、角度等影响，只能存储空间某一方向的某些信息，大量其他方向信息丢失。如何有效提取利用已知信息，精确匹配，找回并确立物体的三维空间结构，经过国内外学者孜孜不倦的奋斗研究，取得了一定的进展。

2. 研究的基本内容与方案

本设计主要研究的是基于序列图像的三维重建算法，最终目的在于建立一个完整的三维重建系统。要想实现最后的重建，首先在于二维图像的获取，这部分需要了解相机成像的原理，即相机是如何将三维空间坐标点映射到二维平面的，这部分需要注意的是世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的关系。本设计准备利用双目相机进行多角度拍摄来获取双目图像；然后利用张正友标定的方法来进行相机标定，利用matlab中的工具箱，获取相机的内外参数 。

特征点的提取和匹配是三维重建的核心，也是设计的重点，初步准备利用matlab软件进行仿真，在分析了解传统几种典型的算法如sift和surf的基础上，实现仿真功能。特征匹配的误差点准备利用ransnc算法进行剔除，这部分准备在传统的算法基础上提出创新，进行相关改进。最后在得到图像对应点之间的匹配关系之后，所要进行的工作就是根据条件求解出投影矩阵的大小，进而求出三维空间坐标，在得到物体的三维点云之后，贴上纹理图，就能够以此实现物体表面的三维重建工作。

整体设计主要的研究流程图如下：

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的机器视觉、图像处理和三维重建的相关知识以及目前国内外研究现状。确定方案，完成开题报告。

第4－8周：深入研究学习基于图像的三维重建算法。

第9－13周：采用matlab对典型算法进行仿真分析。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 张德丰. 数字图像处理（matlab版）（第2版）[m]．北京：人民邮电出版社，2015．

[2] 贾永红. 数字图像处理（第三版）[m].武汉：武汉大学出版社，2015．

[3] 董鹏辉，柯良军．基于图像的三维重建技术综述［j］．无线电通信技术，2019，45(2)：115-119．