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基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法的任务书
一、背景
在计算机视觉领域中，特征点匹配是一项重要的核心任务。它在图像处理、3D重建、机器人视觉等领域中都有广泛的应用。对于一张图像，通过寻找这张图像中的特征点，然后在另一张图像中去匹配这些特征点，就可以实现这两张图像的配准。而特征点图像匹配算法的核心就是找到具有唯一性和区分性的特征点，进一步去匹配这些特征点。
基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法是一种高效的特征点匹配方法，这种方法不仅可以保证匹配的准确性，而且对于一些大规模的图像匹配问题也有良好的效果。
二、任务
针对上述背景，本任务的目的是研究基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法，并将其实现成一个功能完善、性能良好的算法。
任务的具体要求如下：
1.研究图像特征点提取的现有算法，掌握SIFT、SURF、ORB等特征点提取方法，并对比分析它们的特点和优缺点。
2.学习互相关原理，了解互相关的计算方法和实现技巧。
3.学习仿射变换的基本概念和原理，研究仿射变换在图像匹配中的应用。
4.基于上述理论和算法，设计并实现一个基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法，并对其进行优化，使其能够适应不同类型的图像匹配问题。
5.使用大量的数据集进行测试和验证，对算法的性能进行评估，并与现有的特征点图像匹配算法进行对比分析。
6.撰写实验报告，详细介绍算法实现的过程和结果，总结算法的优缺点，以及未来可进一步改进的方向。
三、任务计划
1.学习任务：阅读相关文献，了解图像处理中的基本概念和技术，掌握互相关方式和仿射变换的原理和应用。
2.算法设计：在完成学习任务的基础上，设计并实现基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法。
3.测试和优化：针对不同类型的图像进行测试和优化，提高算法的性能和适应性。
4.实验报告：撰写实验报告，介绍算法的实现过程和结果，以及总结得出的结论和未来改进方向。
计划完成时间：6周
四、任务成果
1.实现一个功能完善、性能良好的基于互相关方式与仿射变换的特征点图像匹配算法。
2.具有较高的匹配准确性和鲁棒性，针对不同类型的图像能够具有很好的适应性。
3.采用多个数据集进行测试和验证，对算法的性能进行评估，并与现有的特征点图像匹配算法进行对比分析。
4.撰写实验报告，详细介绍算法的实现过程和结果，总结算法的优缺点，以及未来可进一步改进的方向。
五、参考文献
1.SIFT:ScaleInvariantFeatureTransform
DavidG.Lowe
InternationalJournalofComputerVision,2004
2.SURF:SpeededUpRobustFeatures
HerbertBay,TinneTuytelaarsandLucVanGool
ComputerVisionandImageUnderstanding,2006
3.ORB:AnEfficientAlternativetoSIFTorSURF
EthanRublee,VincentRabaud,KurtKonoligeandGaryBradski
InternationalConferenceonComputerVision,2011.