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基于块匹配和特征点匹配的图像拼接算法研究的任务书
背景介绍
图像拼接技术是数字图像处理的热点问题之一，它是将多幅图像拼接成一张大图，以便呈现更广阔的画面和更多的细节。图像拼接技术在很多领域都有广泛的应用，如卫星遥感、无人机图像处理、数字影像等。图像拼接技术面临的主要挑战是如何保持拼接图像的连续性和稳定性。
任务描述
本次任务旨在研究基于块匹配和特征点匹配的图像拼接算法，并实现一个简单的图像拼接程序，要求如下：
1.研究块匹配和特征点匹配的基本原理，掌握相关算法及其优缺点。并根据调研结果，确定研究方向和目标。
2.熟悉图像处理的基本流程，包括图像采集与处理，坐标变换，图像拼接等。
3.实现基于块匹配和特征点匹配的图像拼接算法，并比较两种匹配方法的优缺点，分析其适用场景。
4.选取两幅或多幅数字图像进行实验验证，评估图像拼接算法的性能并展示实验结果。考虑的评估指标包括图像匹配的正确率、计算速度和拼接效果等。
5.撰写研究报告，论述整个研究过程，包括理论分析、算法设计、实验结果分析和总结。报告应包括介绍、背景、目的、方法、实验、结果、结论和参考文献等部分。
任务要求
1.对块匹配和特征点匹配进行深入研究，并分析它们的优缺点，掌握它们的基本原理和实现方法。
2.实现图像拼接算法，包括块匹配和特征点匹配，并在实验中对算法进行评估和对比分析。
3.具备较强的编程能力，能用常见的编程语言进行程序设计，例如Python、C++、Matlab等。
4.撰写规范的研究报告，论述整个研究过程，包括理论分析、算法设计、实验结果分析和总结。
5.严格遵守学术规范，杜绝抄袭行为，保证整个研究过程的规范性和科学性。
参考文献
1.倪震宇,粘建华.基于SIFT算法的图像拼接[J].计算机工程与应用,2009,45(15):160-162.
2.李光明,唐士松,李东升.基于SURF和RANSAC的数字影像拼接[J].摄影测量与空间地理信息,2009,32(5):43-46.
3.OliverDürr,GerhardBleser.Patch-BasedImageStitchingwithAdvancedFeatureEstimationandMatching[C].软件工程与计算科学,2015,177:489-500.
4.EleyanAA,WaliAMH.Imagestitching:Areview[J].JournalofComputerandCommunications,2017,5(10):37-52.