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基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着移动互联网设备的普及和计算机视觉技术的不断发展，有越来越多的图像数据被大量地生成和传播，可以应用于图像拼接、图像识别等领域。图像拼接作为一种热门的图像处理技术，广泛应用于虚拟现实、遥感测绘、医学图像等方面。在图像拼接领域，主要的问题是如何将多张依据不同视角、距离、光照、伸缩尺度等因素拍摄的图像进行拼接，生成一张无缝的大图。在图像拼接领域，已有很多研究，但是其实现仍有诸多挑战，如图像特征不足、匹配点不准确等问题。
因此，基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接研究具有重要的意义。
二、任务目标及研究内容
本次任务的主要目标是实现基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接方法，并研究该方法的可行性和准确性。具体研究内容包括以下几个方面：
1.角点提取
利用Harris角点检测算法或其他角点提取算法，提取多幅图像的角点，用于后续图像的匹配。
2.碎片匹配
对提取出的角点进行匹配，并利用基于SIFT描述子的算法进行特征匹配。对匹配后的图像进行单应性变换，确定匹配关系。
3.图像拼接
利用单应性变换，将多幅图像进行拼接，并利用图像融合算法，消除拼接后生成的图像的瑕疵，生成一张无缝的大图。
4.实验评估
对实验结果进行评估，包括图像拼接的准确率、鲁棒性和运行时间等方面进行评估，验证基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接方法的可行性。
三、预期成果
本次任务的预期成果包括：
1.基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接方法的实现和优化。
2.实验结果与分析，包括准确率、鲁棒性和运行时间等方面的评价。
3.研究报告，介绍基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接方法的原理、实现、优化以及实验结果与分析等，总结本次任务的收获和不足，提出改进和展望。
四、任务计划
本次任务的时间安排为4周，具体计划如下：
第一周：系统了解图像拼接的相关研究方法和进展，学习角点提取和图像描述子匹配的算法，并熟悉相关编程技术。
第二周：进行角点提取与碎片匹配算法的实现与调试，并测试算法的准确性和鲁棒性，评估算法的性能。
第三周：对匹配后的图像进行单应性变换，进行图像拼接，并利用图像融合算法，消除拼接后生成的图像的瑕疵，生成一张无缝的大图。并对图像拼接后的效果进行评估。
第四周：撰写研究报告。对基于角点提取与碎片匹配的二维碎片图像拼接方法的原理、实现、优化以及实验结果与分析等进行总结，归纳本次研究的收获和不足，提出改进和展望，形成完整的研究报告。
五、任务要求
本次任务的具体要求如下：
1.熟悉计算机视觉基础知识和基本编程技术，能够独立完成任务。
2.系统阅读一定量的文献，了解图像拼接领域目前的研究成果和方法。
3.组织实验，并测试算法的准确性、鲁棒性和运行时间等方面的性能。
4.撰写符合科学规范的研究报告，包括学习笔记、代码实现和实验结果分析等。
5.能够及时向指导老师汇报任务进展和研究成果，认真听取指导老师的意见和建议。
六、参考文献
1.YujinZhang,KediWu.DoublelinesbasedonSIFTfeaturepointextraction.JournalofComputationalIntelligenceandElectronicSystems,2020,1(1):44-47.
2.KanjinWang,QimingWang.FeatureextractionandmatchingalgorithmbasedonimprovedSURFfeaturedescriptor.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2019,64:36-47.
3.JianhuaYang,JiapeiFeng.AnImprovedMethodofImageStitchingbasedonHomography.ComputerScienceandApplications,2018,8(3):52-57.
4.PeihuaZhao,XiaopingDu,KaiLi.Region-basedPartiallyConservativeFeatureDescriptorsforImageMatching.JournalofComputationalInformationSystems,2017,13(10):4547-4557.