目前计算机视觉技术属于一项相当前沿的研究领域，其主要应用场合是检测、识别。计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，类似于人眼。
当前的的大量工业以及各种需要检测、检验的场合使用较多的还是人工检测，一方面，人工检测本身速度较慢；其次人工检测本身就具有其固有的缺陷：精度较低、检测时间限制。最后，随着社会的进步，人工成本也在不断的提高，特别是雇佣熟练的技术工人的成本也在进一步提高。
而本项目所要研究的是采集完了信息后，如何通过投影仪将已获得的三维信息点分别投射到采集对象的所对应的的位置。其中首先涉及到信息的采集，即相机的标定，相机坐标系、世界坐标系、像坐标系的建立，相机内部参数和外部参数的考虑等。其次是信息点的投影，主要包括投影仪的三维投影规划的算法以及三维投影的算法等。我们这个项目理论与实验相结合，通过理论计算、编程，通过实验测试校正。
在实际应用中，此技术在工业制造的质量控制、工业部件装配、医学重建等方面都具有相当重要的用处，工业方面，取代了人工检查，能使工业检测速度得到显著的提高，其次，机器是不用休息的，可以24小时不间断的进行工作。且，机器检测的精度要相对人工检测要高得多。另一方面，随着劳动力价值的提高，计算机视觉自动扫描也会在一定程度上降低成本。医学上，以骨骼重建、校正为例，计算机视觉精确的三维投影技术能够使得医学重建精度精度进一步提高，使得对人体骨骼等检测更加便捷。
- 选题背景和意义：
- 文献综述（或调研报告）：
现如今，计算机技术在我们生活中发挥着至关重要的作用，尤其是其在生产中产生的运用，极大的提高了工业生产、农业生产等方面的效率，既节约了生产成本，又使得生产活动变得更加规范化、标准化。而随着计算机技术的进步，计算机视觉也就应运而生，计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。
本课题是对计算机视觉的进一步研究，但也属于技术及视觉技术，我们需要计算机视觉的图像处理技术，在计算机视觉技术的支持下，将我们所获得的图像数据精确地反投射出去。就是将我们看到的一个三维物体的二维图像通过算法和模型借助投影仪将其反射到物体上。而我们反射的图像应该是精度比较高的，这样也有便于比较。
1.国内外研究现状
作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。而随技术进步，人们不仅仅只想通过计算机得到二维图像，三维图像的投影技术就应运而生。
一直以来，大量的学者研究了相机的标定。
20世纪50年代到70年代是镜头校正技术发展的黄金时期。在这期间，许多镜头像差的表达式陆续提出并被普遍认同和采用，建立起了较多的镜头像差模型。这些模型是在原来摄像测量模型的基础上增添了许多新的概念，如像元、像素、焦距、像元的倾斜等[7]。而从摄像机标定的角度来看，传统摄像机标定的概念已经比较成熟。传统的摄像机标定一般指利用一个标准参照物与其对应图像的约束关系，来确定摄像机模型的参数，可以通过一幅以上的图像进行标定。如果不考虑镜头像差的影响，可以使用线性方法标定，如直接线性变换法。但由于没有考虑成像畸变因素，标定精度较低。1966年，B.Hallert首次将最小二乘法用于对镜头标定多余观察数据的处理，并将其应用在野外立体坐标测量仪上，而得到高精度的测量结果。B.Hallert为非线性优化在摄像机标定中的应用开启了大门。到1975年，W. Faig考虑到摄像机成像过程中的各种因素，建立较为复杂的摄像机成像模型并用非线性优化来求解。非线性优化对提高摄像机标定精度提供了一条很好的途径，非常适合采用多参数的非线性畸变模型的标定，在能提供较好初值、可以较快收敛，从而得到高精度优化的结果。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
