基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法研究的任务书.docx

基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法研究的任务书
任务书
任务名称：基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法研究
任务背景：
随着现代科技的发展和应用，图像技术在各行业中都有了广泛应用。景象匹配技术在计算机视觉领域中占有重要的地位，它可以帮助我们对图片进行最佳选取、照片校正、图像的平移和旋转等操作，同时还能在匹配不同照片的时候对物体识别进行更加精准的提升，对图片的自动分析及其应用提出了新的挑战。因此，研究基于局部不变特征的实时精准景象匹配算法是非常必要的。
任务目标：
本次任务的主要目标是研究基于局部不变特征的实时景象匹配算法，提升对物体的精准度。
任务内容：
1.调研现有景象匹配算法，包括基于SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）算法等的基本原理、相关算法和模型，以及应用场景和局限性。
2.研究基于局部不变特征的实时景象匹配算法的基本原理，设计实验方案和样本集合，搭建实验平台，包括随机生成模板图像和目标图像的程序及工具等。
3.模拟实验进行算法实现和性能评测，包括准确度、实时性、匹配范围等指标，比较局部不变特征算法与SIFT算法在性能上的差异。
任务步骤：
1、前期调研。主要包括相关基础理论的整理和归纳，现有算法的调研和对比，以及设计实验方案等。
2、搭建算法实验平台。主要包括搭建算法的硬件环境和软件环境，以及编写相关的程序代码，生成模板图像和目标图像。
3、实验设计及数据采集。主要根据实验方案执行相关实验，对实验数据进行采集和处理，并将实验数据保存。
4、算法实现与评估。主要执行算法实现，并进行性能测试和评估，包括准确度、实时性、匹配范围等指标，并与已有算法进行比较。
任务成果：
1、基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法的研究报告。
2、算法实现部分的代码及测试数据。
3、实验结果及性能评估报告。
任务计划：
第1-2周：调研现有算法和设计实验方案。
第3-4周：实验平台搭建和算法的实现。
第5-6周：实验数据采集和处理、性能测试。
第7-8周：完成研究报告及相关成果。
任务风险及对策：
1、技术风险。在算法实现时，可能会出现技术难点，影响实验进展和结果。对策：可以寻求技术专家和同行及时的技术帮助，或者调整算法实现方案。
2、平台环境风险。由于实验平台需要搭建较复杂的硬件和软件环境，可能出现设备、软件缺失、兼容性等问题。对策：及时维护实验平台和软硬件系统，确保其正常运行，并留有一定时间备用，以避免对实验进度影响。
任务验收标准：
1、任务成果符合任务目标且达到预期的技术水平。
2、论文内容清晰，结构合理，数据准确，表述准确。
3、算法实现部分的代码及测试数据规范、实用、易于理解和使用。
4、实验结果及性能评估报告符合实验设计和实验数据。
任务分工：
成员A：调研现有算法，撰写部分文献综述，协助设计实验方案，协助数据采集和处理，编写部分算法实现代码，完成实验报告。
成员B：负责实验平台搭建和算法的实现，协助设计实验方案和数据采集和处理，编写算法实现代码，完成实验报告。
成员C：协助调研现有算法，协助设计实验方案和数据采集和处理，编写算法实现代码，协助完成实验报告。