基于单相机的双目视觉三维重构项目：使用深度学习方法计算视差图

基于单相机的双目视觉三维重构项目：使用深度学习方法计算视差图

1. 项目概述与背景

1.1 项目背景

双目视觉三维重构是计算机视觉领域的重要研究方向，其核心目标是通过从不同视角获取的图像信息恢复场景的三维结构。传统双目视觉系统需要两个相机，但基于单相机的双目视觉技术通过模拟双目视觉原理，使用单个相机在不同位置或时间捕获图像，实现三维重构。本项目重点研究基于深度学习方法的视差图计算，并利用标准量块进行精度验证。

1.2 技术挑战

基于单相机的双目视觉三维重构面临以下主要挑战：

• 图像配准精度要求高
• 视差计算需要高精度
• 三维重建表面需要光滑连续
• 系统精度需要可靠验证

1.3 项目目标

本项目的主要目标包括：

1. 实现基于深度学习的视差图计算
2. 完成高精度的三维重建
3. 使用标准量块验证重建精度
4. 确保重建表面光滑且符合工程应用要求

2. 系统架构与原理

2.1 系统整体架构

本系统采用模块化设计，主要包括以下核心模块：

单相机双目视觉三维重构系统
├── 相机标定模块
├── 图像预处理模块
├── 深度学习视差计算模块