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基于SIFT配准算法的全景图像拼接系统的FPGA实现的任务书
任务书：
选题名称：基于SIFT配准算法的全景图像拼接系统的FPGA实现
选题来源：图像处理与计算机视觉方向的热点研究问题
任务目的：本课题旨在深入理解SIFT配准算法的原理和实现，通过FPGA技术实现SIFT算法的加速和优化，以及整合全景图像拼接系统的各个组成部分，完成一套高效、实用的全景图像拼接系统。
任务内容：
1.深入研究SIFT算法的原理和实现，并进行优化。
2.设计并实现SIFT算法在FPGA上的加速。
3.集成SIFT算法与图像匹配算法，实现全景图像的自动配准。
4.设计并实现图像拼接算法，并通过FPGA加速。
5.将拼接结果输出到显示器或者存储设备上。
6.编写用户界面，使拼接系统易于操作。
7.进行实验和调试，验证拼接系统的性能和效果。
任务组成和分配：
1.熟悉SIFT算法的原理，对其进行深入研究，并进行优化：由指导教师完成。
2.设计并实现SIFT算法在FPGA上的加速：由工程师完成。
3.集成SIFT算法与图像匹配算法，实现全景图像的自动配准：由研究生完成。
4.设计并实现图像拼接算法，并通过FPGA加速：由工程师完成。
5.将拼接结果输出到显示器或者存储设备上：由工程师完成。
6.编写用户界面，使拼接系统易于操作：由研究生完成。
7.进行实验和调试，验证拼接系统的性能和效果：由研究生和工程师共同完成。
任务时间和节点：
1.SIFT算法的深入研究和优化：第1周到第4周。
2.SIFT算法在FPGA上的加速：第5周到第8周。
3.集成SIFT算法与图像匹配算法，实现全景图像的自动配准：第9周到第12周。
4.图像拼接算法的设计与FPGA加速：第13周到第16周。
5.拼接结果的输出和用户界面的设计：第17周到第20周。
6.实验和调试：第21周到第24周。
参考文献：
1.Lowe,D.G.(1999).Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures.ProceedingsoftheseventhIEEEinternationalconferenceoncomputervision,Corfu,Greece,September20–27,1999(pp.1150–1157).
2.Brown,M.,&Lowe,D.G.(2002).Invariantfeaturesfrominterestpointgroups.ProceedingsoftheBritishmachinevisionconference,London,UK,September2–5,2002(pp.656–666).
3.Fielding,P.,&Murray,D.(2019).ImplementingSIFTonFPGA.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,29(6),1555-1567.
4.Szeliski,R.(2006).Imagealignmentandstitching:atutorial.FoundationsandTrendsinComputerGraphicsandVision,2(1),1-104.