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基于图像结构与像素特征的立体匹配算法研究任务书
任务书
一、任务背景
立体匹配是指在一组StereoImages中，通过对视差图像计算，得出物体的间距和距离。立体匹配具有很广泛的应用领域，如三维建模、遥感图像处理、机器人视觉等。在立体匹配中，图像结构与像素特征是重要的影响因素，为提高立体匹配精度，需要对图像结构与像素特征进行研究。
二、任务目标
本次任务的目标是研究基于图像结构与像素特征的立体匹配算法。要求通过对立体图像进行分块处理，提取图像中的结构特征和像素特征，并进行匹配，得出物体的距离信息。
三、任务内容
1.立体图像分块：将立体图像以一定窗口大小进行分块，提取出相邻区块中的结构信息。
2.图像结构特征提取：通过对图像结构进行描述，并提取出关键特征点，如角点、边缘等。
3.像素特征提取：通过对图像像素值进行统计和分析，提取出颜色、梯度等关键特征。
4.特征匹配：将相邻区块中提取出的特征进行匹配，得出相邻区块的视差信息。
5.视差图计算：通过视差信息计算出物体的距离信息。
四、任务步骤
1.收集立体图像数据，并进行数据预处理。
2.分割立体图像，并提取出每个区块的结构特征和像素特征。
3.对相邻区块进行特征匹配。
4.计算视差图，并进行相关算法的优化。
5.评估算法在不同数据集上的表现，并进行实验结果的分析和总结。
五、任务要求
1.对图像分块、结构特征和像素特征提取、特征匹配等主要技术进行研究，掌握相关算法和工具。
2.进行算法实现，并进行实验验证和优化，满足相应实验指标。
3.撰写论文，包括背景、研究内容、算法原理、实验设计与分析等内容。
4.指导老师将会根据任务进展情况，提出适当的修改意见和建议。
六、任务计划
1.第一周：收集立体图像数据，进行数据预处理。
2.第二周：分割立体图像，并提取出每个区块的结构特征和像素特征。
3.第三周-第四周：对相邻区块进行特征匹配，并进行计算和优化。
4.第五周：评估算法在不同数据集上的表现，并进行实验结果的分析和总结。
5.第六周-第七周：撰写论文并进行修改。
七、参考文献
1.Mei,X.,&Sun,X.(2011).Arobustlocalstereomatchingalgorithmbasedonedgepreservingsmoothingandtwo-directionalgrouping.2011FourthInternationalJointConferenceonComputationalSciencesandOptimization(CSO)(pp.29-33).IEEE.
2.Kang,Z.,Miao,Q.,&Zhang,Y.(2018).AGPU-acceleratedmultiplestereomatchingalgorithmbasedonimprovedCensustransform.ClusterComputing,21(1),713-722.
3.Ni,J.,Sun,X.,Zhang,M.,&Zhu,M.(2019).Astereomatchingalgorithmcombininglocalwindowbasedmatchingandglobaloptimizationthroughsparsityregularization.JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,58,1-11.