基于非下采样Contourlet变换的近景立体影像匹配方法研究的开题报告

基于非下采样Contourlet变换的近景立体影像匹配方法研究的开题报告一、研究背景与意义目前，立体影像匹配技术已广泛应用于无人机、卫星、三维建模等领域。其主要作用是通过对两幅相邻影像的像素点进行匹配，实现对物体的三维重建和测量。在实际应用中，立体影像匹配的准确性和效率直接影响着三维重建和测量的精度和速度。Contourlet变换是一种多尺度和多方向的信号分解方法，与传统的小波变换相比具有更好的图像特征提取和表示能力。而非下采样Contourlet变换则可以更好地处理包含多个比例的图像，保留更多的图像细节信息，因此在立体影像匹配中具有广泛应用前景。本研究将基于非下采样Contourlet变换的方法，探索一种有效的近景立体影像匹配技术，为实际应用提供高效、准确的图像处理方案。二、研究内容和方法1.研究内容（1）对立体影像匹配相关技术进行深入研究，包括像素匹配、局部特征匹配等。（2）研究非下采样Contourlet变换的基本原理和特点，以及在图像处理中的应用。（3）借助非下采样Contourlet变换的特性，探索近景立体影像匹配方法实现方案。（4）实现算法，并在不同数据集上进行实验验证，评估其匹配精度、效率等。2.研究方法（1）理论分析法：研究相关理论和技术，进行研究背景和应用需求的分析。（2）算法设计法：基于非下采样Contourlet变换的特点，设计一种高效的立体影像匹配算法。（3）编程实现法：使用MATLAB等工具，编写程序实现算法。（4）实验方法：在数据集上对算法的匹配效果进行验证，分析算法优缺点，并进行算法改进和优化。三、研究预期成果1.探究基于非下采样Contourlet变换的近景立体影像匹配方法，实现高效、准确的匹配。2.在公开的数据集上进行实验验证，评估算法的匹配精度、效率，以及与相关算法的比较。3.对所提出的匹配算法进行优化和改进，完善其在实际应用中的性能和稳定性。四、论文结构（1）绪论：介绍研究的背景、意义、研究内容和方法、预期成果等。（2）文献综述：对立体影像匹配技术进行系统梳理和分析。（3）非下采样Contourlet变换与近景立体影像匹配：阐述Contourlet变换原理、非下采样Contourlet变换特性，以及基于其的近景立体影像匹配算法实现。（4）实验设计与结果分析：对所提出的算法进行实验验证，比较其与其他算法的匹配效果，分析算法优缺点。（5）总结与展望：总结研究工作，提出改进和优化思路，展望未来研究方向。五、进度安排第一年-研究相关理论和技术，进行问题分析和需求调研。-学习非下采样Contourlet变换的基本原理和特点。-研究局部特征匹配等算法，为后续研究做好铺垫。第二年-探究非下采样Contourlet变换在立体影像匹配中的应用，完成算法设计。-实现算法并进行实验验证，分析算法的匹配精度和效率。第三年-对算法进行优化和改进，提高其在实际应用中的稳定性和性能。-撰写论文，完成论文评审、答辩等工作。六、参考文献[1]B.Chen,X.Zhang,L.Zhou,etal.ANovelMatchingAlgorithmforHighResolutionStereoImagesUsingNon-SubsampledContourletTransform.[2]Y.Cao,Z.Wang,W.Jiang,etal.AProgressiveStereoMatchingMethodBasedonNon-SubsampledContourletTransform.[3]Y.Li,H.Li,Z.Xu,etal.HighAccuracyDensityEstimationofRoadSurfaceThroughComputerVision.[4]S.Yan,W.Huang,M.Yang,etal.AdaptiveBilateralFilterforStereoMatching.[5]