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图像局部不变特征提取与匹配及应用研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着数字图像技术的普及，人们对于图像的处理和应用需求越来越高。其中，局部特征提取和匹配技术在图像处理和应用中具有特殊的重要性。
图像局部特征提取和匹配技术的主要目的是寻找图像中的局部特征点，提取出它们的特征向量，并将不同图像之间的局部特征点进行匹配。这种技术能够在图像变换、图像编辑、目标识别和跟踪、三维重建等方面发挥重要的作用。
目前，局部特征提取和匹配技术已经成为计算机视觉和机器学习领域中重要的研究方向之一，得到了广泛的应用。但是，在实际应用中，还面临多种问题，如噪声、复杂背景、旋转、尺度、光照等问题的干扰，如何提高特征的鲁棒性和匹配的准确性是当前研究的热点之一。
因此，本课题将采用深度学习技术，提高局部特征点提取和匹配的鲁棒性和准确性，以实现图像处理和应用的自动化和智能化。
二、研究内容
（一）设计局部特征点提取算法
1.介绍和比较常见的局部特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB等。
2.改进现有算法，提高其对噪声、复杂背景、旋转、尺度、光照等问题的鲁棒性。
3.设计基于深度学习的局部特征点提取算法，以提高其对复杂场景的适应性和特征表达的泛化能力。
（二）设计局部特征点匹配算法
1.介绍和比较常见的局部特征匹配算法，如基于距离的匹配算法、基于流形学习的匹配算法等。
2.改进现有算法，提高其匹配的准确性和稳定性。
3.设计基于深度学习的局部特征点匹配算法，以提高匹配的速度和准确性。
（三）实现图像拼接和目标识别应用
1.设计基于局部特征点匹配的图像拼接算法，实现多张图像的无缝拼接。
2.设计基于局部特征点提取和匹配的目标识别算法，实现物体的检测和跟踪。
3.测试和评价算法性能和应用效果。
三、研究计划
（一）第一年
1.调研国内外局部特征点提取和匹配技术的研究进展和应用情况；
2.研究和实现常见局部特征点提取算法，并进行性能评测；
3.设计基于深度学习的局部特征点提取算法，并进行实验验证；
（二）第二年
1.研究和实现常见局部特征点匹配算法，并进行性能评测；
2.改进现有算法，提高匹配的准确性和稳定性；
3.设计基于深度学习的局部特征点匹配算法，并进行实验验证；
（三）第三年
1.设计基于局部特征点匹配的图像拼接算法，并进行性能评测；
2.设计基于局部特征点提取和匹配的目标识别算法，并进行性能评测；
3.撰写研究成果论文，提交发表。
四、研究成果
本课题预期将提出一种新的基于深度学习的局部特征点提取和匹配算法，实现图像处理和应用的智能化和自动化，促进了计算机视觉、机器学习领域的发展；提出的图像拼接和目标识别算法将能够在多种领域得到广泛应用。
研究成果包括以下论文：
1.XXX,XXX,XXX.基于深度学习的图像局部特征点提取算法[J].计算机应用，XXXX年，第XX卷，第XXX期:XX-XX.
2.XXX,XXX,XXX.基于深度学习的图像局部特征点匹配算法[J].计算机学报，XXXX年，第XX卷，第XXX期:XX-XX.
3.XXX,XXX,XXX.基于局部特征点的图像拼接算法[J].计算机工程，XXXX年，第XX卷，第XXX期:XX-XX.
4.XXX,XXX,XXX.基于局部特征点的目标识别算法[J].光电子信息，XXXX年，第XX卷，第XXX期:XX-XX.