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基于分割的全局优化匹配算法研究的开题报告
一、选题的背景及意义
随着计算机技术的不断发展，图像处理在各个领域中扮演着越来越重要的角色。图像匹配是图像处理中重要的技术之一，它可以用于物体的识别、目标的跟踪、模式识别等应用中。现在，图像匹配已经成为许多计算机视觉应用的基础，因此，如何提高图像匹配的准确度和效率已经成为一个热门的课题。
目前，分割匹配算法已经被广泛应用于图像匹配中。但是，由于分割的不准确性和局部最优解的影响，导致全局匹配的准确度不够高。因此，本课题旨在研究一种基于分割的全局优化匹配算法，以提高图像匹配的准确度和效率。
二、研究内容及方法
本文将研究一种基于分割的全局优化匹配算法。该算法将原始图像分割成多个小块，然后采用全局优化策略将这些小块进行匹配。具体实现方法如下：
1.分割：将原始图像分割成多个小块，每个小块的大小可以根据实际需要进行调整。
2.特征提取：对每个小块进行特征提取，例如，可以采用SIFT或SURF算法进行特征提取。
3.匹配：将所有小块进行两两匹配，并计算出每对小块之间的相似度得分。
4.优化：将小块之间的相似度得分作为边权，通过全局优化算法（例如最小生成树、模拟退火等）得出所有小块之间的最优匹配结果。
三、预期成果及目标
本文计划通过实验验证基于分割的全局优化匹配算法的准确度和效率，并与传统的分割匹配算法进行对比。预期结果如下：
1.提高图像匹配的准确度。与传统的分割匹配算法相比，基于分割的全局优化匹配算法可以有效减少局部最优解的影响，从而提高图像匹配的准确度。
2.提高图像匹配的效率。由于该算法采用分块的方法，并优化了匹配过程，因此可以有效降低计算复杂度，提高图像匹配的效率。
四、可行性分析
本文所提出的基于分割的全局优化匹配算法理论上具有可行性。相比传统的分割匹配算法，该算法使用了全局优化策略对匹配结果进行优化，因此可以更准确地找到全局最优解。同时，该算法的实现方法也较为简单，可以快速实现。
五、研究计划
1.第一阶段：对当前图像匹配算法进行深入研究，特别是对基于分割的匹配算法进行详细调研。
2.第二阶段：设计基于分割的全局优化匹配算法，并对算法进行实现与测试，验证其算法准确度和效率。
3.第三阶段：与传统的分割匹配算法进行对比，分析其优缺点，并将算法应用于实际图像匹配任务中。
4.第四阶段：总结本文所提出的基于分割的全局优化匹配算法的优点和应用前景，并提出改进方案。
六、参考文献
1.Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.Internationaljournalofcomputervision,60(2),91-110.
2.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.InEuropeanconferenceoncomputervision(pp.404-417).Springer,Berlin,Heidelberg.
3.Zheng,Y.,&Zhang,J.(2018).Afastimagematchingalgorithmbasedonsupervisedhashing.IEEETransactionsonCybernetics,48(5),1570-1583.
4.Liu,C.,&Freeman,W.T.(2011).Acompactrepresentationofsurfaceswithapplicationstotextureanalysis.ACMTransactionsonGraphics(TOG),30(3),48-1.
5.戴涛.图像匹配的分割和特征提取算法研究[D].山东师范大学,2016.