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一种基于特征匹配的鲁棒性稳像算法的任务书
任务名称：基于特征匹配的鲁棒性稳像算法研究
任务背景：
在实际应用中，视频图像经常受到各种因素的影响而导致抖动、震动等问题，这些问题严重影响图像的质量和观感体验。因此，图像稳像技术是一项非常重要的技术，在视频采集、视频监控等领域都有广泛的应用。
传统的图像稳像技术依赖于相信约束或者全局运动分析，容易受到光照变化、运动模型不准确、传感器性能不稳定等因素的影响。基于特征匹配的稳像技术则具有更高的鲁棒性和鲁邦性。
任务目标：
本任务旨在研究基于特征匹配的鲁棒性稳像算法，通过对视频图像进行处理和优化，实现对视频图像的稳定处理和优化，提高图像的质量和观感体验。
任务内容：
1.研究基于特征匹配的鲁棒性稳像算法原理及相关理论知识。
2.设计基于特征匹配的鲁棒性稳像算法，并计算图像特征点的匹配关系。
3.实现基于特征匹配的鲁棒性稳像算法，并优化算法性能和算法效率。
4.对算法进行评估和测试，验证算法的稳定性和鲁棒性。
任务要求：
1.具有图像处理、信号处理、计算机视觉等方面的知识和经验。
2.熟悉常用的图像处理和计算机视觉算法，如SIFT、SURF、ORB等。
3.具有较好的编程能力、软件设计和开发经验。
4.能够进行团队合作和项目管理等方面的工作。
5.具有较好的英文阅读和写作能力。
任务成果：
1.稳像算法的设计和实现代码。
2.稳像算法测试结果和性能评估报告。
3.稳像算法应用示例和相关文献综述。