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基于特征点的多尺度图像匹配算法研究及其应用的任务书
任务书
任务名称：基于特征点的多尺度图像匹配算法研究及其应用
任务难度：中等
任务描述：
图像匹配是图像处理领域中的一个重要任务，其应用范围非常广泛。例如，在测量、遥感、机器人视觉、航空航天、医学图像等领域，都需要进行图像匹配。常见的图像匹配方法包括灰度匹配、模板匹配和特征点匹配等。其中，特征点匹配由于其不受光照、物体姿态等因素的影响，成为了近年来的研究热点。
本任务的目的是研究基于特征点的多尺度图像匹配算法，并将其应用于图像拼接、图像重构等实际场景。具体研究内容和要求如下：
1.研究多尺度SIFT特征点提取方法及其应用。
2.研究特征点匹配算法，要求能够克服匹配中出现的误匹配问题。
3.研究拼接、重构相关算法，设计实验对算法进行性能评估。
4.对比分析不同算法的优缺点，总结算法的适用范围。
任务要求：
1.对图像处理和计算机视觉有一定的了解，具有一定的算法编程实践能力。
2.精通Matlab、Python、C++等编程语言中的至少一种。
3.能够对算法进行理论分析和实验验证，并准确地描述和解释算法的原理和实现细节。
4.能够独立完成整个项目，撰写完整的论文。
5.文献综述部分要求不少于10篇相关领域的文献。
任务评估标准：
1.论文内容完整，结构清晰，语言通顺，字数不少于1200字。
2.研究方法得当，论证充分，实验设计科学，实验结果可复现。
3.算法实现效率高，处理效果优良，可在实际应用中发挥作用。
4.文献综述全面，资料收集广泛，对研究现状和问题有深入了解。
5.任务时间内完成任务，并按时提交。
任务时间：
本任务需在7~8周内完成，具体时间安排如下：
第1周：研究多尺度SIFT特征点提取方法，并完成文献综述部分。
第2周：研究特征点匹配算法，并进行实验，记录实验数据。
第3周：研究拼接、重构相关算法，并对算法进行性能评估。
第4周：对比分析不同算法的优缺点，总结算法的适用范围。
第5~6周：完成论文初稿和修改，准备提交前的检查和修改。
第7~8周：查重、排版和准备答辩。
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.Lu,G.,Liu,X.,Wang,Z.,&Gao,J.(2018).AnImprovedMulti-ScaleImageMatchingMethodBasedonSIFTFeature.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1023(1),012074.
4.Li,X.,Li,X.,&Fan,Y.(2019).AMulti-ScaleSIFTandGraph-CutBasedMethodforUAVObliqueImageStitching.RemoteSensing,11(17),2022.
5.Wang,Y.,Gao,J.,Zhong,Y.,&Zhang,Y.(2019).AMulti-ScaleSIFTandORB-BasedImageMatchingMethodforMotionEstimationinFast-MovingTrafficScenes.IEEEAccess,7,112114-112124.