1. 毕业设计（论文）主要内容：

视觉是人类获取外界信息的最主要方式，让计算机和人一样能感受三维环境信息是计算机视觉领域的最高目标之一。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，使机器感知三维环境中物体的几何信息。而目前几乎所有的基于多视图的三维重建方法都很慢，且其适合离线重建，从视频中增量实时三维重建的工作较少。本课题旨在研究现有网格构建方法，利用现有技术对输入图像进行特征标定、立体匹配、三维重建，得到目标物体的三维稀疏点云，并通过三维Delaunay三角剖分算法来离散空间，并将违反自由空间和可见性约束的部分切割掉，采用一种启发式的方法进行空间雕刻，从而实现一种渐增式在线网格构建算法，并在条件允许的情况下，对算法的速度和重构结果的精确度进行一些优化。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

主要任务：

1. 利用现有技术对输入图像进行特征标定、立体匹配、三维重建，得到目标物体的三维稀疏点云。

2. 通过阅读文献，了解三维重建中网格构建的各个过程。研究现有网格构建方法，同时分析比较当前网格构建算法的速度与精确度，以及其适用范围。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1. 第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。(2018.3.2)

   2. 第3周至第6周：熟悉所选用的算法，运用所学的数学以及计算机理论知识，完成算法的实现，提出改进方案。(2018.4.10)

   3. 第7周至第13周：实现算法的改进，在公共数据集上测试算法性能，完成与已有的同类算法的比较实验，对算法的结果进行分析。(2018.5.29)其中第10周左右(2018.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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      4. 主要参考文献

      [1] s. izadi, d. kim, o. hilliges, d. molyneaux,r. newcombe, p. kohli, j. shotton, s. hodges, d. freeman, a. davison, and a.fitzgibbon. kinectfusion: real-time 3d reconstruction and interaction using amoving depth camera. in proceedings of the 24th annual acm symposium on userinterface software and technology, 2011.

      [2] e. eade and t. drummond. scalable monocularslam. in cvpr, volume 1, pages 469–476, 2006.

      [3] p. merrell, a. akbarzadeh, l. wang, p.mordohai, j. frahm, r. yang, d. nistacute;er, and m. pollefeys. real-timevisibility-based fusion of depth maps. in iccv, 2007

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