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基于特征点的红外图像拼接研究的任务书
任务书：
任务名称：基于特征点的红外图像拼接研究
任务背景：
随着科技的不断发展，红外图像的应用也越来越广泛，特别是在军事和安防领域中的应用越来越受到重视。然而，由于红外图像的特殊性质，常常会出现拼接效果不佳的情况，影响图像的应用效果。因此，研究一种基于特征点的红外图像拼接方法具有非常重要的意义。
任务目标：
本任务主要旨在探究一种基于特征点的红外图像拼接方法。具体任务目标如下：
1.调查现有红外图像拼接技术及其缺点。
2.研究特征点匹配技术。
3.设计一种基于特征点的红外图像拼接算法。
4.实现算法，并进行实验验证。
任务内容：
1.调查现有红外图像拼接技术。分析现有红外图像拼接技术的各种缺点，为后续任务提供参考资料。
2.研究特征点匹配技术。分析特征点匹配技术的原理和应用场景，并掌握一些常用的特征点匹配算法。
3.设计一种基于特征点的红外图像拼接算法。根据任务目标，结合特征点匹配技术，设计一种基于特征点的红外图像拼接算法。
4.实现算法，并进行实验验证。使用MATLAB等图像处理工具实现所设计的算法，并使用红外图像数据集进行实验验证。
任务计划：
第一周：
1.学习一些基本的图像处理知识，包括滤波、缩放、灰度化等。
2.调查红外图像拼接技术相关论文，对现有的方法以及各种缺点进行分析。
第二周：
1.学习特征点匹配技术的基本原理和应用。
2.掌握SIFT、SURF等常用的特征点匹配算法。
第三周：
1.根据任务目标，结合特征点匹配技术，设计一种基于特征点的红外图像拼接算法。
2.编写算法代码，初步实现拼接功能。
第四周：
1.进行算法调试，进一步完善算法。
2.使用红外图像数据集进行实验验证，记录实验结果。
第五周：
1.撰写论文，并进行汇报。
2.根据汇报结果，进一步完善文献和最终论文。
任务交付形式：
1.每周提交一次任务汇报。
2.撰写一份相关的论文，在任务完成后提交。
3.在学术会议或课程中进行汇报。
任务评估方法：
1.任务完成情况评价。
2.是否按时提交任务汇报。
3.撰写论文的质量和完成度。
4.汇报的表现情况。
参考文献：
[1]GaoY,etal.Multi-bandinfraredpatch-basedimageinpaintingtechniqueforenhancingtargetdetection[J].InfraredPhysics&Technology,2017,83:182-194.
[2]GaoY,etal.Fastandefficientmultipletargetdetectionandtrackingusinginfraredimagetechnology[J].InfraredPhysics&Technology,2019,99:12-23.
[3]ZhangJ,LiuP,WuPF,etal.Improvingthesplicingeffectofinfraredimagesbasedonadual-scalefeaturematchingmethod[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,2019,191:88-97.