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无序图像自动拼接算法研究的任务书
任务书：无序图像自动拼接算法研究
一、研究背景
随着数字化技术的迅速发展，数字图像处理技术已经成为科学和工程领域中不可或缺的一部分。在大量的数字图像应用中，图像拼接技术是一种非常重要的数字图像处理技术。图像拼接技术可以将多幅图片拼接成一张大图片，拼接的图片可以是从不同的角度、不同的位置或不同的时间拍摄的，其应用范围非常广泛，例如地图、航空摄影、医学图像、视频监控等等。然而，对于一个不熟悉图像处理的普通用户来说，使多张图片拼接在一起并不容易，这时我们需要一种自动化的无序图像自动拼接算法去解决这个问题。
二、研究目的
本研究的目的是设计和实现一种无序图像自动拼接算法，实现对多张图片的自动拼接，从而使普通用户能够快速、简便地完成图像拼接工作。
三、研究内容和步骤
1.搜集和整理无序图像自动拼接算法的相关文献资料，深入研究图像拼接技术和相关算法；
2.根据所得到的相关文献资料分析和评价各种无序图像自动拼接算法，包括SIFT算法、SURF算法、ORB算法和深度学习算法等；
3.根据评价结果，选择合适的拼接算法进行实现并优化拼接结果，比如对拼接时的异常点进行处理；
4.对于无序的图片进行优化处理，以提高自动化拼接的效率和准确度；
5.针对实际应用情况，设计并实现图像拼接的图形用户界面，使用户能够方便地操作并得到合理的拼接结果。
四、研究意义和经济效益
本研究可实现对多张图片的自动拼接，极大地提高了图像拼接的效率和准确度，方便了用户的操作。该算法可以广泛应用于地图、航空摄影、医学图像以及视频监控等领域，具有很大的社会和经济效益。同时，本研究也可以为拼接算法的研究提供参考和借鉴，为图像处理技术的发展做出贡献。
五、进度安排
1.第一周：搜集无序图像自动拼接算法相关文献资料；
2.第二周：分析和评价各种无序图像自动拼接算法，制定实验计划；
3.第三周至第六周：选择并实现合适的拼接算法，进行优化处理；
4.第七周至第九周：设计并实现图像拼接的图形用户界面；
5.第十周：总结研究结果并完成论文撰写。
六、参考文献
[1]葛德霖,黄超伟,高晓鹏.基于SIFT算法的自动图像拼接技术的研究[J].中国医疗器械,2019,34(11):16-21.
[2]何凤伟.基于深度学习的图像无序拼接算法研究[D].安徽大学,2019.
[3]刘凯,王玉新,聂文娟.基于ORB算法的无序图像自动拼接[J].计算机科学,2017,44(10):281-285.
[4]LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[C].Proceedingsofthe7thInternationalConferenceonComputerVision,IEEE,Kerkyra,Greece,1999:1150-1157.
[5]BayH,EssA,TuytelaarsT,etal.Speeded-uprobustfeatures(SURF)[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2008,110(3):346-359.