基于双向异步投票策略角点匹配的X线医学图像拼接的任务书.docx

基于双向异步投票策略角点匹配的X线医学图像拼接的任务书
一、任务简介
在医学图像领域，X线图像常常是最基础的影像学检查手段之一，但单张X线图像往往不能完整展现病灶变化，需要进行多张X线图像拼接。因此，本任务要求实现基于双向异步投票策略角点匹配的X线医学图像拼接算法，以实现多张X线图像的自动化拼接。
二、任务内容
1.学习调研
（1）熟悉X线医学图像的基本特征和影像学表现。
（2）学习常见的X线图像拼接方式，掌握各种方法的优缺点。
（3）学习常见的角点检测算法，如Harris角点检测算法、SIFT算法、SURF算法等，掌握各种算法的原理。
（4）了解经典的图像匹配算法，如SIFT、ORB等算法。
2.算法设计
（1）基于双向异步投票策略，设计X线医学图像拼接算法。
（2）选择适合X线医学图像的角点检测算法，实现角点提取。
（3）利用双向异步投票策略完成角点匹配，计算出拼接后图像的变换矩阵。
（4）根据变换矩阵，将原图像拼接为一张大图。
3.算法实现
（1）利用Python等编程语言，实现角点提取和匹配算法。
（2）利用OpenCV等库，实现图像的读取、变换、拼接等操作。
（3）通过实验验证算法的有效性和可靠性。
4.任务总结
（1）总结算法的优缺点及适用范围。
（2）对未来的研究提出展望。
三、任务计划
第一周：学习调研
1.详细了解和掌握X线医学图像的特征、表现和处理方法。
2.熟悉常见的X线图像拼接方式，总结优缺点。
3.学习角点检测和匹配算法，掌握各种算法的特点。
第二周：算法设计
1.基于双向异步投票策略，设计X线医学图像拼接算法。
2.选择适合医学图像的角点检测算法，实现角点提取。
3.利用双向异步投票策略完成角点匹配，计算出拼接后图像的变换矩阵。
第三周：算法实现
1.利用Python等编程语言，实现角点提取和匹配算法。
2.利用OpenCV等库，实现图像的读取、变换、拼接等操作。
3.通过实验验证算法的有效性和可靠性。
第四周：任务总结和报告撰写
1.总结算法的优缺点及适用范围。
2.对未来的研究提出展望。
3.撰写任务报告。
四、预期成果
1.算法实现代码及其说明文档。
2.针对实验结果的评估和分析报告。
3.在实验数据集上的实验结果展示。
五、参考文献
[1]周太文,李兴平,张艳艳等.双向异步投票匹配算法在影像组合中的应用[J].国际医学影像学杂志,2017,20(1):15-19.
[2]BayH,TuytelaarsT,VanGoolL.SURF:SpeededUpRobustFeatures[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.SpringerBerlinHeidelberg,2006:404-417.
[3]LoweDG.DistinctiveImageFeaturesfromScale-InvariantKeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.