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图像匹配算法的研究及电路实现的中期报告
尊敬的评审专家：
我是您们项目组的成员，在此向您报告我们的中期进展情况。
我们的研究方向是图像匹配算法，并着眼于将其实现于电路中。目前我们已经完成了算法的初步研究和设计，同时也进行了原型电路的初步搭建。
在算法研究方面，我们主要关注了基于SIFT算法的图像匹配方法，并通过改进SIFT提高其鲁棒性和匹配准确率。我们的改进主要集中在以下两个方面：
1.基于颜色特征的SIFT算法改进。
我们针对传统SIFT算法只能提取图像中的灰度特征进行改进，引入了图像的颜色特征。我们将颜色直方图加入到特征向量中，通过对比颜色直方图的相似性来判断图像之间的匹配程度。实验结果显示，该算法在颜色区分度较高的图像中具有更高的匹配准确率。
2.基于形状特征的SIFT算法改进。
我们还发现，在传统SIFT算法中，对于形状相似的物体，特征点提取的结果却常常存在较大的差异。因此，我们引入了哈尔小波变换来提取物体的形状信息，将其加入到特征向量中，从而使得算法对于物体的形状描述更加准确。实验结果显示，该算法在形状相似的物体匹配中具有更高的匹配准确率。
在电路实现方面，我们主要借鉴了ASIC技术，并对ASIC电路设计进行了一定的修改来适应我们的需求。我们已经搭建了一部分原型电路，并利用Xilinx的FPGA进行了测试。我们将进一步完善电路设计和测试工作，力争在项目期限内完成电路实现。
总之，我们的研究和实验取得了一定的进展，但仍有许多待完善之处。我们将继续努力，争取取得更好的结果。感谢您的关注和支持。