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面向全景拼接的图像融合技术的研究的任务书
任务书
任务名称：面向全景拼接的图像融合技术的研究
任务背景：
随着全景拍摄技术的不断发展，越来越多的应用场景需要对多幅图像进行全景拼接。然而由于条件以及摄影技术的限制，拍摄的图像往往存在重叠差异、色调不一致等问题。为了解决这些问题，在全景拼接过程中需要对图像进行融合，将不同图像的信息有机结合，得到一幅全景图像。因此，本次任务旨在研究面向全景拼接的图像融合技术，为全景拍摄提供有效的解决方案。
任务目标：
1.设计并实现针对全景拼接的图像融合算法。
2.提高融合效果，使得融合后的全景图像更加真实、自然，并减少色调及拼接的不一致性等问题。
3.研究图像融合算法的时间复杂度，提升算法的实时性及适用性。
4.将所研究的算法应用于实际的全景拍摄的应用场景，得到较为理想的效果。
任务内容：
1.学习图像处理基础知识，了解各种图像融合算法的原理和应用范围。
2.对基于图像分割、全景模型、色彩映射等方面的相关算法进行研究，并结合具体情况设计创新性解决方案。
3.结合OpenCV等图像处理库和Python等编程语言，实现图像融合算法并进行验证。
4.通过对实验数据及实际应用场景的分析和测试，对该算法进行性能评估和优化。
任务考核：
1.撰写论文或技术报告，详细分析所研究算法的原理、过程及性能，并对实验结果进行分析。
2.提交符合要求的程序代码，包含算法实现和实验数据。
3.进行口头答辩和现场演示，说明所研究算法的优势、不足和应用前景。
4.在规定时间内按照要求完成作业。
任务安排：
1.第1周：学习相关知识和技能；
2.第2-3周：开展图像融合算法的研究，确定可行性方案；
3.第4-5周：完成算法实现和调试；
4.第6-7周：进行算法性能测试和优化；
5.第8-9周：编写论文或技术报告，进行算法分析和实验结果总结；
6.第10周：准备口头答辩和现场演示材料。
任务要求：
1.任务以个人形式开展，要求学者具备相关图像处理技能和编程基础。
2.每周提交一次进度汇报，及时跟进任务进展情况。
3.任务完成后，需在规定时间内提交论文、程序代码等报告材料。
4.完成本次任务后，需准备口头报告和现场演示。
5.任务期间需遵守学术道德规范，不得抄袭相关研究或作品。
任务成果：
1.提交任务报告及程序源代码；
2.参加口头答辩和现场演示；
3.完成任务要求的时间节点。
参考文献：
1.何宏明.OpenCV+Python计算机视觉编程进阶指南[M].人民邮电出版社,2020.
2.SzeliskiR.Imagealignmentandstitching:Atutorial[J].FoundationsandTrends®inComputerGraphicsandVision,2006,2(1):1-104.
3.ShalomED,BoazZ,AvishaiWBC,etal.Real-timeimage-based360?videopanoramas[J].ACMTransactionsonGraphics(TOG),2017,36(6):233-1.