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基于特征点的立体匹配算法研究的任务书
一、研究背景
随着计算机技术的迅速发展，在图像处理、计算机视觉等领域中，立体匹配技术被广泛应用。在计算机视觉领域，立体匹配技术是其中的重要组成部分，其主要任务是从两个或者多个图像中提取出相同位置的像素点，从而进行三维重建、运动分析、VR/AR等应用。
立体匹配算法是现有的立体视觉技术中多种方法中的一种，其基本思路是通过图像处理技术提取出图像中的特征点，然后根据这些特征点来精确计算出像素点之间的距离，从而实现图片的立体感效果。
二、研究目的
本研究旨在通过对特征点的提取和匹配，以及基于特征点的立体匹配算法的分析，建立起一个高效稳定的基于特征点的立体匹配算法。同时，也旨在探究通过优化算法来提高效率和精度，进一步提高立体匹配技术的应用范围。
三、研究内容和方法
1.特征点提取方法研究
本次研究将针对基于特征点的立体匹配算法，着眼于特征点的提取方法，主要研究角点检测算法和SIFT特征点算法的优缺点及算法细节。为了更好的比较它们的性能，还将对两种算法在数据集上进行实验。
2.特征点匹配方法优化
同样，本次研究也需要对基于特征点的立体匹配算法进行优化，以提高其性能和准确性。在特征点匹配方法方面，将主要针对一些常见的匹配算法进行比较，包括基于区域的相似度匹配算法，矩形区域匹配算法和广义相似度匹配算法等。
3.算法效果评价指标
为了能够准确地评价算法的效果，需要选择一些评价指标来进行量化。评价指标包括精确度、召回率、平均精度坐标等。
四、研究意义和社会价值
随着立体匹配算法的发展，其已经被广泛应用到各个领域中，比如机器人导航、3D扫描、机器人视觉、识别等等。本次研究旨在通过对特征点的提取和匹配优化，建立起一个高效稳定的基于特征点的立体匹配算法，不仅可以促进立体匹配技术的进一步发展，也可以为相关领域提供更多的支持和帮助。
五、预期成果和时间安排
本研究主要预期取得以下成果：
1.建立一种基于特征点的立体匹配算法，并通过实验证明其精度和效率；
2.研究对比常见的特征点提取和匹配方法，探究其优劣；
3.确定适宜的评价指标来评价算法的性能。
时间安排：
第1周-第2周：阅读研究相关论文，学习基本的立体匹配技术知识模型等。
第3周-第4周：学习角点检测算法等经典的特征点提取算法，并掌握其技术原理及优缺点。
第5周-第6周：学习SIFT算法等经典的特征点提取算法，并掌握其技术原理及优缺点。
第7周-第8周：研究特征点匹配方法的优化，学习基于区域的相似度匹配算法、矩形区域匹配算法和广义相似度匹配算法等。
第9周-第10周：实验数据集的设计与实验，对比检测器在数据集上的运行效果，选取最佳算法进行下一步的优化。
第11周-第12周：对比算法在数据集上的运行效果，确定适宜的评价指标进行量化评价。
第13周-第14周：撰写论文、整理数据并进行分析。
六、参考文献
[1]刘祥民,鄂维南.计算机视觉中的立体匹配技术[J].中国图象图形学报,2003,8(9):1013-1025.
[2]徐颖灏,王逸群.基于SIFT算法的立体匹配研究[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2010,30(1):85-89.
[3]张志鹏,李京,韩维楠,等.立体图像匹配关键技术研究综述[J].计算机与数字工程,2016(04):896-902.