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图像局部特征配准算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
图像匹配是计算机视觉中的一个重要研究方向。它主要研究如何通过计算机算法将两幅或多幅图像中的相同物体或场景进行匹配。其中，图像局部特征配准算法是一种常见的方法，该算法可以通过在图像中寻找一些局部特征点，然后将这些特征点进行匹配，从而得到两幅图像之间的相似性矩阵。在计算机视觉领域，图像局部特征配准算法被广泛应用于目标跟踪、立体视觉、图像拼接等方面。
目前，图像配准算法已经有了很多的研究成果，但是在实际应用中，仍然存在很多问题，比如鲁棒性不够、计算量大、局部极值点选择不准确等等。因此，为了进一步研究和改进图像局部特征配准算法，本课题对该算法进行深入研究。
二、任务描述
任务1：研究图像局部特征提取算法
局部特征点是图像中较为显著的特征信息。目前常用的局部特征点提取算法主要有SIFT算法、SURF算法、ORB算法、AKAZE算法等。本任务要求对上述算法进行详细的研究和分析，包括算法原理、关键步骤、性能优缺点等方面，并在图像库中进行实验测试和比较。
任务2：研究图像局部特征匹配算法
局部特征点匹配是实现图像配准的关键步骤。传统的匹配算法主要有基于距离的匹配方法和基于相邻匹配的方法。本任务要求对上述匹配算法进行深入研究和分析，包括算法原理、关键步骤、性能优缺点等方面，并在图像库中进行实验测试和比较。
任务3：改进局部特征配准算法
通过对图像局部特征提取和匹配算法的研究，结合实际图像处理的需求，本任务要求对局部特征配准算法进行改进和优化，提高算法的鲁棒性、计算效率和匹配精度。在改进过程中，可以结合机器学习技术和深度学习技术进行辅助分析和处理。
任务4：实验验证和性能评估
为了验证改进后的局部特征配准算法的性能和有效性，本任务要求设计实验方案并在公开数据集上进行实验测试。同时，还要对算法的性能进行系统评估和比较。主要评估指标包括匹配正确率、计算时间、鲁棒性等方面。
三、工作要求
1.对计算机视觉和图像处理领域有一定的了解和认识。
2.熟悉Python和C++等编程语言，能够使用相关的开源库和工具进行图像处理。
3.对机器学习、深度学习等算法有一定的了解和认识，能够使用相关的工具对算法进行分析和处理。
4.具有较强的实验设计和实验分析能力，能够独立完成实验的设计和实验结果的分析和评估。
5.在论文写作和学术交流方面有较强的能力，能够撰写论文和参加学术会议等。
四、工作成果
1.系统地研究和分析图像局部特征配准算法，包括局部特征提取算法、特征匹配算法和配准算法等方面。
2.提出具有改进的局部特征配准算法，结合实际需求进行优化和改进。
3.设计实验方案并在公开数据集上进行实验测试，验证改进后的算法的有效性和性能。
4.撰写研究论文并发表，同时积极参加学术交流和分享。