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基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法的开题报告
一、研究背景及意义
特征点是计算机视觉领域中重要的概念之一，它可以提取出图像中的重要信息，如边缘、角点等，通常用来进行图像的定位、比较、跟踪等任务。在图像匹配问题中，特征点匹配通常被用来判断两幅图像是否具有相同的场景或区域。因此，特征点匹配在许多应用领域中都具有广泛的应用，例如计算机视觉、机器人、无人驾驶等。
目前，基于互相关的方式与仿射变换的特征点图像匹配算法已成为图像匹配问题中的主流算法之一，它通过提取图像中的普通或局部特征点，并根据特征点之间的相似性进行匹配，以实现不同视角下的图像对齐。
因此，本研究旨在探讨基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法的原理、优缺点以及应用实例，并通过实验验证其有效性和可行性，为图像匹配问题的研究提供新的思路和方法。
二、研究内容及方法
本研究计划对基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法进行研究，主要包括以下内容：
1.特征点提取算法的研究：介绍基于尺度不变特征变换（SIFT）算法以及基于加速稳健特征（SURF）算法的特征点提取方法，并对比两种方法的优缺点。
2.相关性测量：介绍卡方测量、互信息和相对熵等常用的相似度测量方法，并选择适合该算法的相似度测量方法。
3.仿射变换的数学模型以及求解方法的研究：介绍仿射变换的数学模型以及矩阵求解方法，为后续的匹配算法奠定理论基础。
4.基于互相关的特征点图像匹配算法研究：对比基于互相关方式和传统方法的优劣势，并探讨如何将互相关方式集成到最优的特征点匹配算法中。
5.实验研究：设计实验来验证所提出的算法的有效性，通过对不同场景下的图像进行匹配来评估算法。
本研究将采用文献研究和实验研究两种研究方法，旨在深入探究基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法的理论与应用，并通过实验验证其有效性与可行性。
三、预期成果
通过对基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法进行研究和实验验证，本研究将取得如下方面的预期成果：
1.详细阐述特征点匹配算法的原理和流程。
2.对比分析不同特征点提取算法在图像匹配上的优缺点。
3.通过实验验证算法的有效性和可行性。
4.探究特征点匹配在实际应用中的应用场景。
5.为图像匹配问题的研究提供新的思路和方法。
四、存在的问题
1.对SIFT和SURF算法的实现和精度的进一步调研。
2.在互相关及仿射变换的过程中，算法的鲁棒性需进一步优化。
3.如何实现较大图像快速的特征匹配。
4.对于非特异性点如何消除误匹配点存在挑战。
五、论文框架
1.绪论
1.1研究背景
1.2研究意义
1.3国内外研究现状
1.4研究内容和方法
1.5预期成果
2.基于互相关的特征点图像匹配算法
2.1特征点提取和描述算法
2.2相关性测量
2.3仿射变换模型
2.4基于互相关的特征点匹配算法
3.实验
3.1实验设计
3.2实验结果和分析
4.展望
参考文献