基于局部特征的遥感图像配准的任务书.docx

基于局部特征的遥感图像配准的任务书
任务书：基于局部特征的遥感图像配准
一、任务目标：
本任务的目标是利用计算机视觉技术，实现遥感图像的配准。具体来说，我们将以基于局部特征的方法为主要研究方向，旨在利用特征点的匹配来求取两幅遥感图像之间的相对位移和旋转关系。在此基础上，本任务还将探索进一步的技术提升，如基于深度学习的特征提取、误差控制等。
二、任务内容：
1.深入研究基于局部特征的遥感图像配准方法，包括SURF、SIFT等算法的原理、优缺点及应用范围等方面；
2.应用所学知识和技术，对给定的两幅遥感图像进行配准，实现图像的重叠与对齐，具体实现包括但不限于以下步骤：
（1）调用计算机视觉库，实现图像特征点的提取和匹配；
（2）分析匹配结果，求解由位移和旋转构成的变换关系；
（3）将变换关系应用到其中一幅图像上，实现与另一幅图像的对齐；
3.探索基于深度学习的特征提取在遥感图像配准中的应用，比较传统算法和深度学习算法的效果差异；
4.进一步提升算法的精度与鲁棒性，尝试制定控制误差的策略，减小由于噪声等因素引起的误差影响。
三、任务要求：
1.具备计算机视觉、图像处理相关背景知识，了解SURF、SIFT等局部特征算法；
2.熟练使用Python编程语言及计算机视觉相关库，如OpenCV等；
3.具有较强的算法分析能力和编程实现能力，有实现和调试复杂计算机视觉算法的经验；
4.有良好的团队协作意识和沟通能力。
四、任务成果：
1.研究报告：包括任务目标、任务内容、遥感图像配准相关算法和技术、实验设计和结果分析等。
2.配准软件：能够对两幅遥感图像进行配准操作，达到图像重叠与对齐的效果。
3.实验数据集和代码：包括多组遥感图像数据和基于Python实现的遥感图像配准代码，用于其他研究者进行参考和验证。
五、任务时间：
本任务预计时间为两个月，具体如下：
第一周：分配任务、确定任务目标和实验计划、熟悉已有相关算法和工具
第二周~第三周：收集和整理实验所需的数据和工具，进行数据预处理
第四周~第五周：利用SURF,SIFT两种局部特征算法对遥感图像进行配准，并对配准结果进行分析
第六周~第七周：探索基于深度学习的特征提取算法在遥感图像配准中的应用，进行效果比对
第八周~第九周：进一步提升算法的精度与鲁棒性，制定控制误差的策略，验证算法的整体表现
第十周：完成研究报告、实验数据及代码的整理，提交任务成果
六、任务参考：
[1]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:SpeededUpRobustFeatures.ComputerVision-ECCV2006,Springer,Berlin,Heidelberg,pp.404-417,2006.
[2]LoweDG.DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints.InternationalJournalofComputerVision60(2):pp.91-110,2004.
[3]ArandjelovićO,ZissermanA.ThreeThingsEveryoneShouldKnowtoImproveObjectRetrieval.ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR'12),IEEEConference,pp.2911-2918,2012.
[4]BrownM,SzeliskiR,WinderS.Multi-ImageMatchingusingMulti-ScaleOrientedPatches.ProceedingsofCVPR,IEEEConference,2005.
[5]BirkbeckNC,McCabeAP,HamiltonMA.ImageRegistrationusingDeepConvolutionalNeuralNetworks.IEEETransactionsonComputationalImaging3(1):pp.68-80,2017.