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基于最优盒维数图像匹配的MEMS面内位移测量的任务书
任务书：基于最优盒维数图像匹配的MEMS面内位移测量
一、任务背景
近年来，MEMS（微电子机械系统）技术得到广泛应用，其中包括MEMS面内位移测量。MEMS面内位移测量是指利用微型传感器对测试物体进行位移测量的技术。该技术在机械、材料、电子等领域都具有重要的应用价值。例如，在微结构材料研究和制造过程中，MEMS面内位移测量可以实时监测微观材料的微小变形，进而提高材料的性能和可靠性；在机械制造领域，MEMS面内位移测量可以监测机械零件的微小变形和位移，以便进行精密加工和控制等。
MEMS面内位移测量需要进行图像匹配，即将测试物体的图像和参考图像进行对比，从而得到位移信息。图像匹配是MEMS面内位移测量的关键技术之一。目前，常用的图像匹配方法包括基于模板匹配、基于特征点匹配、基于相位相关等。然而，这些方法都存在一定的局限性，例如模板匹配对图像噪声和变形敏感，特征点匹配对图像旋转和尺度变化敏感，相位相关对光照变化和噪声敏感。为了克服这些局限性，提高图像匹配的准确度和鲁棒性，近年来逐渐出现了基于最优盒维数的图像匹配方法。
二、任务目标
本次任务旨在研究基于最优盒维数的图像匹配方法在MEMS面内位移测量中的应用，具体包括以下几个方面：
（1）研究最优盒维数的概念和理论基础，了解最优盒维数对图像匹配的影响。
（2）建立MEMS面内位移测量系统的实验平台，获取测试物体的图像和参考图像。
（3）设计基于最优盒维数的图像匹配算法，对测试物体的图像和参考图像进行匹配。
（4）进行匹配实验，验证基于最优盒维数的图像匹配算法的准确度和鲁棒性。
三、任务步骤
（1）研究最优盒维数的概念和理论基础
研究最优盒维数的概念和理论基础，了解最优盒维数对图像匹配的影响。主要任务包括参考文献研读、理论模型建立和实验数据处理等。
（2）建立MEMS面内位移测量系统的实验平台
建立MEMS面内位移测量系统的实验平台，获取测试物体的图像和参考图像。主要任务包括MEMS传感器的选型和使用、图像采集设备的选型和使用等。
（3）设计基于最优盒维数的图像匹配算法
设计基于最优盒维数的图像匹配算法，对测试物体的图像和参考图像进行匹配。主要任务包括算法设计和模型优化等。
（4）进行匹配实验
进行匹配实验，验证基于最优盒维数的图像匹配算法的准确度和鲁棒性。主要任务包括实验数据采集、数据处理和结果分析等。
四、预期成果
（1）深入理解最优盒维数的概念和原理。
（2）建立MEMS面内位移测量系统的实验平台。
（3）设计基于最优盒维数的图像匹配算法。
（4）完成匹配实验，验证基于最优盒维数的图像匹配算法的准确度和鲁棒性。
（5）撰写相关文献综述和实验报告，提交任务成果。
五、参考文献
[1]潘志华,张振东.基于最优盒维数的图像匹配算法[J].计算机应用研究,2007,24(12):4222-4225.
[2]高旭,韩璐,王达,等.基于盒维数的改进SIFT图像匹配算法[J].计算机工程与应用,2017,53(2):102-107.