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航拍图像自动拼接并行化算法的研究与实现的任务书
一、任务背景
随着航拍技术的不断发展，航拍图像被广泛应用于地图制作、城市规划、农业调查等领域。航拍图像的自动拼接技术是其中重要的一环。利用自动拼接技术可以将多张航拍图像快速、准确地拼接成一张完整的图像，大大提高了图像处理效率与准确性。然而，在处理大规模的航拍图像时，自动拼接技术会面临类似于图像分割、配准等问题的计算瓶颈，需要考虑高效并行化算法的设计与实现。
二、任务内容
本次研究与实现的任务主要包括以下内容：
1.航拍图像的读入与预处理。从给定的数据集中读取航拍图像，进行预处理，比如去除畸变、调整图像亮度、对比度等，并在需要时对图像进行裁剪以提高处理速度。
2.特征提取与匹配。对航拍图像进行特征点提取，比如SIFT、SURF、ORB等算法，然后进行特征点匹配，比如利用RANSAC算法进行稳健的匹配。
3.图像配准。根据匹配结果进行图像配准，将不同图像中的对应特征点对齐，消除图像间的错位。
4.图像融合。将不同图像拼接成一张完整的图像。在此过程中需要考虑包括平移、旋转、缩放等变换，并进行交叉融合、线性渐变融合、拉普拉斯金字塔融合等算法。
5.并行化算法实现。对上述步骤进行并行化算法的设计与实现，利用多核CPU、GPU等硬件加速技术提高算法的效率。
6.实验验证与性能分析。对设计的并行化算法进行实验验证，比较其与串行算法的性能差异，并进行性能分析，优化算法的瓶颈。
三、任务成果
1.实现基于SIFT/SURF/ORB等算法的航拍图像自动拼接并行化算法，并评估其准确性和速度性能；
2.提出交叉融合、线性渐变融合、拉普拉斯金字塔融合等图像融合算法，并与串行算法进行对比分析；
3.提出算法优化方法，比如利用GPU加速、使用多线程或分布式并行等技术；
4.编写实验报告，对算法性能进行分析和总结，绘制性能曲线、实验数据和结果图表等。
四、参考文献
1.Lowe,D.G.(2004).Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2),91–110.
2.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).Surf:speededuprobustfeatures.EuropeanConferenceonComputerVision,404–417.
3.Rublee,E.,Rabaud,V.,Konolige,K.&Bradski,G.(2011).ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURF,InternationalConferenceonComputerVision,2564-2571.
4.Brown,M.,Lowe,D.G.(2007).Automaticpanoramicimagestitchingusinginvariantfeatures.InternationalJournalofComputerVision,74(1),59–73.
5.Lin,Z.,Kang,S.B.,&Cohen,M.F.(2004).Rapidandaccurateconstructionofpanoramicimagemosaics.PatternAnalysisandMachineIntelligence,26(2),81–87.