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触觉动漫中视频图像采集与处理技术研究的中期报告 本文是针对触觉动漫中视频图像采集与处理技术的研究，进行的中期报告。本研究的目的是通过研究视频图像采集和处理技术，为触觉动漫提供技术支持，实现更加细致逼真的触感体验。 一、研究背景 随着VR、AR技术的快速发展，人们对更加真实的体验越来越追求。触觉动漫是一种在虚拟现实环境下，通过特殊的装置使人们能够感受到真实的触感体验的新兴技术。而视频图像采集与处理技术是实现触觉动漫的核心技术之一。因此，对视频图像采集与处理技术的研究对于推进触觉动漫的发展至关重要。 二、研究内容和进展 本研究的主要研究内容包括视频图像采集技术和图像处理技术两大方向。在视频图像采集技术方面，本研究通过调研市面上常见的视频采集设备，发现现阶段市面上主要的视频采集设备有RGB摄像头、深度相机和红外滤镜相机三种。通过对这三种设备的比较，本研究选择用深度相机作为视频采集设备。在图像处理技术方面，本研究主要探究了深度学习技术在图像分割和对象识别方面的应用，以及基于点云数据的几何特征提取方法。通过实验验证，本研究确定了使用基于深度学习的方法进行图像分割和对象识别，以及基于点云数据的几何特征提取方法进行物体形状还原的方案。 三、下一步研究计划 在完成本研究的中期报告后，下一步研究计划主要包括以下几个方面： 1. 完善视频采集系统，并收集采集数据。 2. 进一步细化基于深度学习的图像处理算法，并对算法进行优化。 3. 开发用于实现图像处理算法的软件系统，以提高算法的执行效率。 4. 搭建系统的完整操作流程，并对其进行调试和测试。 最后，本研究将会结合实验结果，对研究成果进行总结，并撰写完整的研究论文。