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无序图像的全自动拼接关键技术研究的任务书
一、课题背景
随着数字化、智能化的发展，人们对于图像处理的需求越来越高。其中，图像拼接是图像处理领域的重要一环，广泛应用于地理信息系统、建筑测量、遥感图像处理、医学影像处理等多个领域。图像拼接技术可以将多个单幅图像拼接成一幅目标图像，以达到“拼接后大于单幅图像”、“还原真实场景”这样的效果。然而，在实际应用中，图像采集时存在噪声、锐度差等问题，会对图像的拼接产生一定的影响。
因此，全自动无序图像拼接技术的研究具有重要的理论与实际意义。本课题旨在通过对图像的特征提取、相似性度量、图像融合等关键技术的研究，实现全自动无序图像拼接，达到真实场景的重建。
二、课题研究内容
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.图像特征提取
通过对图像的特征提取，可以将图像的主要信息提取出来，为后续的相似性度量和图像融合提供依据。在本课题中，将研究并比较不同的图像特征提取算法，探索适用于无序图像的特征提取方法。
2.相似性度量
相似性度量是判断不同图像之间相似程度的关键步骤，它可以确定匹配点和转换参数的计算。在本课题中，将研究并比较不同的相似性度量算法，探索适用于无序图像的相似性度量方法。
3.图像融合
图像融合是将多幅图像拼接成一幅目标图像的最终步骤，它可以将多个源图像进行配准、融合和过渡。在本课题中，将研究并比较不同的图像融合算法，探索适用于无序图像的图像融合方法。
三、课题的研究意义
本课题的研究成果对于实现全自动无序图像拼接具有重要的理论和实际意义，具体体现在以下几个方面：
1.促进科学技术的发展。随着技术的发展，图像拼接技术在地理信息系统、建筑测量、遥感图像处理、医学影像处理等领域的应用将会进一步增加，所以此次课题的研究成果将可以促进这些领域的应用。
2.提高图像处理的准确性和精度。通过对图像的特征提取、相似性度量和图像融合等关键技术的研究，可以实现更精确地图像拼接，提高图像处理的准确性和精度。
3.降低图像处理的成本和时间。采用全自动无序图像拼接技术，可以省去人工干预的时间和成本，提高图像处理的效率和质量。
四、课题的研究方法和技术路线
本课题的研究方法分为三个步骤：
1.图像特征提取。研究不同的特征提取算法，通过采用深度学习模型或手工特征提取方法对图像中的特征进行提取；
2.相似性度量。研究不同的相似性度量算法，使用贝叶斯估计或局部相似性等方法计算图像之间的相似度，同时探索并比较适用于无序图像的相似性度量方法；
3.图像融合。研究不同的图像融合算法，通过采用图像的配准、融合和过渡方式实现全自动拼接。
五、预期研究成果
1.实现全自动无序图像拼接。采用深度学习模型和其他特征提取方法，结合适用于无序图像的相似性度量算法和图像融合算法，实现全自动无序图像拼接。
2.验证算法的有效性。使用不同的无序图像数据进行实验，比较不同算法的拼接结果，验证算法的有效性。
3.发表一篇高水平的科研论文。将课题研究成果撰写成高水平的学术论文，向相关的科学杂志或国际学术会议投稿，发布研究成果。
六、课题的实施计划
预计三年时间完成，分为以下几个阶段：
第1~12个月：对图像的特征提取进行研究和实现，并进行相关实验，为后续的相似性度量和图像融合提供准确的图像特征。
第13~24个月：对相似性度量进行研究和实现，并在实验中验证算法的准确性和效果。
第25~36个月：对图像融合进行研究和实现，并将整个算法流程实现为一个全自动无序图像拼接系统。
七、本课题的预期经费
本课题的预期经费如下：
1.研究经费，包括实验用材料、研究生和实习生的培训费，会议费、差旅费、设备费等，总经费预计为80万元；
2.科研平台建设经费，包括计算机及相关配套设备、软件等平台建设费用，总经费预计为20万元。
八、参考文献
1.刘越,高卫东,王生建.基于SURF特征的图像拼接研究与实现[J].现代计算机(专业版),2019(08):267-269.
2.杨家华,牟慧丽.基于SIFT算法的图像拼接技术[J].电子技术,2016(01):95-98.
3.苏玉灵,周国栋,冯旭东.一种基于无序图像的自动拼接算法[J].西北工业大学学报,2018,36(5):916-921.
4.Genga,K.,&Wasimi,S.A.(2016).Imagestitchingalgorithms:areview.JournalofImaging,2(3),21.
5.Chen,Z.,Han,X.,Li,X.,Zhang,X.,&Shao,J.(2017).Automaticimagestitchingwithrotationinvariants.IEEETransactionsonMultimedia,19(7),1567-1578.