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基于特征的图像配准技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
图像配准是指将两张或多张图像以某种方式对准，使得它们在某个意义下达到一致的过程。在图像处理领域中，图像配准是非常重要的一种技术，可以用于目标检测、目标跟踪、医学影像、地理信息系统等多个领域。图像配准的核心问题是如何找到两张图像之间的变换关系。目前图像配准的研究主要分为基于特征的方法和基于像素的方法两类。其中，基于特征的方法是一种非常流行的技术，它可以从图像中提取出一些特征点，然后通过计算这些特征点之间的相互对应关系来实现配准。由于基于特征的方法具有计算量小、鲁棒性高、匹配速度快等优点，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
二、任务目标
本次任务旨在研究基于特征的图像配准技术，并且从以下几个方面展开工作：
1.研究基于特征的图像配准方法的原理、优缺点以及适用范围；
2.分析不同的特征点提取算法及其优缺点，例如SIFT、SURF、ORB等；
3.调研不同的特征匹配算法及其性能指标，例如基于相似性度量的匹配、基于几何约束的匹配、基于随机抽样算法的匹配等；
4.研究基于特征的图像配准的应用示例，并且对不同应用场景下的特点进行总结与比较。
三、任务计划
1.研究基于特征的图像配准方法原理及相关算法（2周）；
2.实现特征点提取算法并测试（2周）；
3.实现特征匹配算法并测试（2周）；
4.调研应用示例并总结（2周）；
5.撰写论文并检查修改（2周）。
四、任务要求
1.熟悉图像处理相关知识，熟练掌握MATLAB、Python等编程语言；
2.了解基本的图像配准原理和算法，掌握至少一种基于特征的图像配准方法；
3.能够独立完成论文撰写，并具备良好的口头和书面表达能力；
4.具有团队协作能力、学习能力和探索精神，能够承受一定的工作压力。
五、任务成果
1.完成研究报告，包括论文和PPT，报告应该清晰明确，表达准确，结构简洁，文字流畅，排版规范；
2.成功实现基于特征的图像配准算法，并提供测试样例数据和测试结果；
3.用MATLAB或Python实现特征点提取和特征匹配算法，并提供源代码；
4.成功调研应用示例并总结，包括图像配准应用示例、不同算法的解决方案以及优缺点比较。
六、参考文献
1.BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:Speededuprobustfeatures[J].Computervision–ECCV2006,Springer,2006:404-417.
2.LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].Internationaljournalofcomputervision,2004,60(2):91-110.
3.RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.ORB:AnefficientalternativetoSIFTorSURF[J].2011.
4.ZitovaB,FlusserJ.Imageregistrationmethods:asurvey[J].Imageandvisioncomputing,2003,21(11):977-1000.