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基于点特征的图像匹配算法研究的任务书
任务书
项目名称：基于点特征的图像匹配算法研究
研究目的：
图像匹配是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以在不同的应用场景中得到广泛的应用，比如图像检索、目标跟踪等。然而，在实际应用中，由于图像存在许多变化因素，如旋转、平移、尺度变化、光照变化、噪声等，这些因素会使得图像匹配变得十分困难。因此，我们需要开展基于点特征的图像匹配算法的研究，旨在提高图像匹配的准确性和鲁棒性。
研究内容：
1.点特征的提取：图像中往往包含着大量的信息，我们需要从中提取出一些有代表性的点特征。目前流行的点特征有SIFT、SURF、ORB等，我们需要对它们进行比较和实验，确定最适合我们研究的点特征。
2.特征点匹配：在图像匹配中，我们需要将两张图像中的特征点进行匹配。对于不同的点特征，匹配算法也不同。我们需要对不同的点特征都进行匹配实验，从而找出最优的算法。
3.几何校正：在匹配过程中，由于图像间的变化因素，可能会产生误匹配或漏匹配的情况。因此，我们需要进行几何校正，通过变换参数来调整图像之间的关系。常见的几何校正方法有仿射变换和透视变换。
4.实验验证：我们需要使用一些公开数据集进行实验验证，比如Oxford和Paris等。我们需要进行多种算法的比对，找出最佳的算法并进行分析。
研究成果：
1.提出最适合我们研究的点特征和匹配算法。
2.给出一种高效准确的图像匹配算法。
3.在公开数据集上进行实验验证，证明我们算法的优越性。
4.发表论文并参加相关国际会议，向国际同行交流我们的研究成果。
研究难点：
1.如何确定最适合我们研究的点特征和匹配算法。
2.如何在匹配过程中减少误匹配和漏匹配的情况，提高匹配准确率和鲁棒性。
3.如何进行几何变换，并确定变换参数，实现准确的图像匹配。
研究计划：
时间节点：
第一年：
1.1-3月：文献调研和算法熟悉。
2.4-6月：提取和比较不同点特征和匹配算法。
3.7-9月：研究几何变换方法，并实现。
第二年：
1.1-3月：进行实验验证和调优。
2.4-6月：优化算法和准备论文。
3.7-9月：发表论文并参加相关国际会议。
参考文献：
1.Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.Internationaljournalofcomputervision,60(2),91-110.
2.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:Speededuprobustfeatures.Europeanconferenceoncomputervision,404-417.
3.Rublee,E.,Rabaud,V.,Konolige,K.,&Bradski,G.(2011).Orb:Anefficientalternativetosiftorsurf.Internationalconferenceoncomputervision,2564-2571.
4.Sivic,J.,&Zisserman,A.(2003).Videogoogle:atextretrievalapproachtoobjectmatchinginvideos.ProceedingsNinthIEEEInternationalConferenceonComputerVision,2:1470-7.