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基于相位的影像匹配方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于相位的影像匹配方法研究
任务背景和意义
影像匹配是数字图像处理中的重要问题，它的主要目的是找到两幅或多幅图片之间的相似或相同之处。在空间中或在时间上匹配的一些常见示例包括：比较车辆正面图像以进行想象，跟踪火箭或导弹弹道，比较医学影像以识别肿瘤，比较卫星图片以确定地理特征等。此外，影像匹配还应用于3D建模、虚拟现实、机器人导航等领域。
基于相位的影像匹配方法是一种广泛使用的方法，它允许考虑到图像平移和旋转不变性。跟传统的基于灰度值的方法相比，基于相位的方法更不受噪声和光照变化的影响。但是，该方法也存在一些缺点，如依赖于参考图像的正确选取和可靠的像素级匹配等。
本任务旨在研究基于相位的影像匹配方法，以解决目前存在的问题和困难，提高影像匹配的精确性和鲁棒性，为相关领域的应用提供更可靠的支持。
任务内容和要求
1.综述目前基于相位的影像匹配方法的理论和应用研究情况，分析其优点和局限性。
2.基于传统频域相位相关（DFTPC）和灰度值梯度相关（GVC）的方法,对不同形变和光照差异下的不同影像对进行匹配实验，分析并比较二者的匹配精确度和鲁棒性，并探究其适用的场景和限制。
3.针对传统方法所存在的问题和不足，结合现有改进工作，提出新的基于相位的影像匹配方法，进行实验论证，并比较分析其与传统方法的优劣。
4.基于所提出的方法，开展实际应用案例研究，比如车辆自动驾驶中的道路检测、地震勘探中的地质特征提取、医学图像中的肿瘤识别等。
5.对研究结果进行总结和归纳，撰写结论性报告，并准备一篇关于本课题研究成果的学术论文。
6.在研究过程中，要注意实验数据的选择和处理，确保实验设计严谨，结果可靠。
任务计划和进度安排
本课题拟采用以下安排，共计12周：
第1-2周：资料搜集和阅读，制定研究计划。
第3-4周：研究传统相位相关和灰度值梯度相关方法，进行实验对比分析。
第5-6周：深入探究传统方法的局限性和改进方向，提出适用于不同场景的新方法。
第7-10周：开展新方法的实验研究，进行对比分析和结果展示。
第11-12周：撰写报告和论文，进行总结和归纳。
任务成果
1.论文一篇，具体内容包括：
(1)目前基于相位的影像匹配方法的综述和比较分析。
(2)基于传统方法和新方法的实验对比和分析。
(3)实际应用案例研究的结果展示和分析。
2.任务报告一份，即本任务的任务书。
3.所有实验数据和代码。
任务参考文献
1.Zhang,Y.,etal.(2019).ANovelAdaptivePhaseCorrelation-BasedImageMatchingAlgorithm.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,57(7):5147-5163.
2.Bayram,S.(2016).Enhancedphasecorrelationforunderwaterimageregistration.PatternRecognition,58:131-139.
3.Chia,Y.H.,etal.(2012).RobustTwo-StepPhase-ShiftingMethod.IEEETransactionsonImageProcessing,21(7):3290-3296.
4.VanGijzen,M.B.,etal.(2007).Phase-BasedImageRegistration:AReview.J.ofMathematicalImagingandVision,29(2-3):117-130.
5.Zitova,B.,etal.(2003).Imageregistrationmethods:asurvey.ImageandVisionComputing,21(11):977-1000.