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图像拼接技术研究的任务书
任务名称：基于图像拼接技术的研究与应用
任务背景：
随着人们对图像处理需求的不断提高，图像拼接技术逐渐受到广泛关注。图像拼接技术可以将多幅图像进行拼接，形成一张更加完整、更具信息量的图像。该技术被广泛应用于摄影、航拍、地图制作等领域。
任务目标：
本任务旨在研究图像拼接技术，深入了解图像拼接算法、优化方法以及应用场景，通过实验验证该技术的可行性及优越性。
任务内容：
1.比较常用的图像拼接算法，包括基于特征点匹配的方法、基于变形网格的方法、基于深度学习的方法等；
2.详细分析各种图像拼接算法的优缺点、适用场景和实现难度等；
3.针对目标场景，选择合适的图像拼接算法进行实验研究，比较算法的效果、速度、稳定性等；
4.进一步优化图像拼接算法，提高其鲁棒性；
5.应用图像拼接技术在航拍、三维建模、地图制作等领域，展示该技术的实际应用效果。
任务成果：
1.图像拼接技术的研究报告，详细介绍各种算法的优缺点、适用场景和实现难度等，并给出实验结果和分析；
2.图像拼接技术的优化方案，提出改进算法的方法并给出实验结果；
3.一个基于图像拼接技术的应用系统，展示技术的应用效果。
任务计划：
阶段一：熟悉图像拼接技术，收集相关资料，了解研究现状和发展趋势，制定研究计划；
阶段二：学习和实现基本算法，掌握其原理和实现方法；
阶段三：尝试优化算法，提高鲁棒性和效率；
阶段四：应用图像拼接技术在航拍、三维建模、地图制作等领域；
阶段五：总结研究成果，撰写研究报告和应用系统的使用说明文档。
参考文献：
1.ZMCheng,NNZheng,XWuetal.LearningtoParseWireframesinImagesofMan-MadeEnvironments.CVPR,2020.
2.FXie,YZhang,JNanetal.SeamlessImageStitchingBasedonMulti-ObjectiveOptimization.IEEEAccess,2020,8:165354-165363.
3.SFChen,HJHuang,HYLeeetal.FastandRobustPanoramaStitchingUsingInvariantFeaturesandIncrementalBundleAdjustment.Sensors,2019,19(23):5222.
4.JNLee,SCOh.RobustImageStitchingwithMulti-ScaleHierarchicalCorrespondenceSearch.IEEETransactionsonMultimedia,2018,20(12):3322-3334.
5.BLee,ISKweon.AdaptiveObjectStitchingBasedonProjectiveFeatureExtraction.IEEETransactionsonImageProcessing,2017,26(4):1770-1781.