1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，双目视觉技术作为其重要分支之一，在机器人导航、自动驾驶、三维重建、目标识别等领域展现出巨大的应用潜力，正逐渐成为学术界和工业界的研究热点。
双目视觉技术模拟人类双眼的视觉机制，利用两个摄像头从不同角度获取同一场景的两幅图像，通过计算图像之间的视差信息来恢复场景的三维信息。
然而，由于拍摄角度、光照条件、遮挡等因素的影响，双目摄像头获取的两幅图像往往存在差异，直接使用会影响后续三维重建和场景理解的精度。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像融合作为图像处理领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展。
国内外学者在双目摄像头图像融合方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在深入研究双目视觉原理和图像融合技术的基础上，设计并实现一种高效的双目摄像头图像融合算法，提高融合图像的质量，为后续三维重建和场景理解提供更准确的信息。
1. 主要内容
1.研究双目视觉的基本原理，包括双目立体视觉模型、立体匹配算法、相机标定等，为后续图像融合算法的设计奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步进行，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解双目视觉和图像融合领域的最新研究动态，学习相关理论知识和算法，为研究方案的设计提供参考。
2.算法设计与实现阶段：基于现有研究成果，针对传统算法的不足，设计一种改进的双目摄像头图像融合算法，并通过编程实现算法，进行初步的测试和验证。
3.实验验证与分析阶段：搭建实验平台，选取合适的双目图像数据集，对所提出的算法进行测试和评估，分析算法的性能指标，如峰值信噪比、结构相似度、信息熵等，并与其他算法进行比较，验证算法的有效性和优越性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的双目摄像头图像融合算法：针对现有算法的不足，如信息丢失、细节模糊等问题，结合图像特征提取、多尺度分析等技术，提出一种新的融合策略，提高融合图像的质量。
2.构建更加完善的评价指标体系：除了采用传统的图像质量评价指标外，还将引入更符合人眼视觉特性的指标，如视觉显著性、边缘清晰度等，对算法进行更全面的评估。
3.将所提出的算法应用于实际场景：将在实际应用场景中对算法进行测试，例如机器人导航、目标识别等，验证算法的实用性和鲁棒性。
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] 刘立峰, 谢志江, 张伟, 等. 基于改进Census变换和SURF的双目立体匹配算法[J]. 光学技术, 2022, 48(4): 433-440.
[2] 王少龙, 杨丽, 崔丽群. 基于改进金字塔和Census变换的快速立体匹配算法[J]. 光电工程, 2022, 49(3): 210430.
[3] 邓家乐, 张波, 李欢欢, 等. 基于深度学习和多特征融合的双目视觉显著性检测[J]. 光学学报, 2021, 41(10): 1015001.
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