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基于分割的全局优化匹配算法研究的任务书
任务书
一、研究背景以及意义
跨模态的图像匹配是一个常见的计算机视觉问题，本课题研究的是分割驱动的全局优化匹配算法，通过将图像分割成多个区域，并利用这些区域之间的约束关系来进行匹配。本算法的目的是提高跨模态图像匹配的准确性和鲁棒性。
匹配算法对机器视觉有着重要的意义，以三维重建为例，匹配算法是实现三维重建的关键环节，和匹配算法有关的研究还包括物体识别和追踪、自动导航和虚拟现实等领域。
二、研究目标
本课题旨在研究分割驱动的全局优化匹配算法，实现跨模态的图像匹配并提高匹配准确性和鲁棒性。
具体目标如下：
1.针对分割法提出有效的相似性度量方式
2.实现一个全局优化匹配方法
3.利用匹配结果进行三维重建
三、关键步骤与计划
1.研究分割法的相似度计算
分割法通常将图像或视频分割成若干个区域，针对区域间的相似度计算非常关键。本课题旨在研究一种有效的相似度计算方法，以提高匹配算法的鲁棒性和准确性。
计划：在第1-3个月内完成研究工作，包括对相关文献的阅读和数据集的准备。
2.实现全局优化匹配算法
该算法基于分割技术，以区域和区域之间的相似性作为约束关系，并采用全局优化算法来实现匹配。本研究将探索一种高效的全局优化算法来实现匹配。
计划：在第4-6个月内完成算法设计和实现工作。
3.利用匹配结果进行三维重建
匹配结果可用于三维重建的起始点和参考物。在本研究中，我们将利用匹配结果进行三维重建。
计划：在第7-8个月内完成算法设计和实现工作。
四、预期结果
1.提出一种基于分割的相似性计算方法
2.实现分割驱动的全局优化匹配算法
3.利用匹配结果进行三维重建
五、参考文献
1.Cross-ModalImageRetrievalwithCNNFeaturesandGraphRegularization.Shih-FuChang,LYKim,C.Lu,HJZhang.ACMInternationalConferenceonMultimedia(ACMMM2014).
2.LearningStructuralSimilarityof3DObjectsforCross-ModalRetrieval.TaoDeng,ManfredHuber.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR2018).
3.SegmentingColorImagesUsingK-MeansClustering.BrianMoore,RichardBoyle.IEEECommunicationsSociety,October2007,pp.3-6.
4.ShapeMatchingwithSpectralGraphConvolutionalNetworks.MichaelBronstein,JoanBruna,YannLeCun,ArthurSzlam,PierreVandergheynst.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR2017).
5.Globalandlocalinformationpreservingnetworkforcross-modalretrieval.JieLin,Hui-LingChen,Yi-LinWang,Xiao-YuanJing.IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo(ICME2019).