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基于无人机航拍图像的拼接算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
伴随着航拍技术的不断发展，无人机航拍已经成为了许多行业中不可或缺的工具。在实际应用中，为了获取更大尺寸和更高分辨率的图像，需要采取多角度、多视角的拍摄方式，来获取多幅图像并进行拼接。但是在拼接过程中，由于拍摄过程中环境的变化、相机姿态的变化以及测量误差等因素的影响，所得到的多幅图像存在一定的互相错位的情况。因此，如何实现高精度的图像拼接技术成为了现阶段无人机航拍技术研究的热点问题之一。
二、任务内容
本项目旨在研究基于无人机航拍图像的拼接算法，主要包括以下几个部分：
1.图像预处理
对输入的多幅无人机航拍图像进行预处理，包括图像去畸变、图像色彩均衡和图像亮度调整等操作。主要影响图像拼接后的质量和精度。
2.特征点提取
对预处理后的图像提取特征点，以描述图像的局部信息，同时对不同图像间的相对位置进行计算。
3.特征匹配
利用特征点描述符的匹配算法来寻找两个相邻图像中的对应点对，进而求出相邻图像之间的转换矩阵，用于后续的图片拼接。
4.拼接算法
根据特征点提取和匹配的结果，进行拼接。一般而言，有基于全景分割的拼接算法和基于重叠区域的拼接算法两种。本项目以基于重叠区域的拼接算法为主要研究方向。
5.拼接结果评估
评估拼接效果，对拼接结果进行分析和优化，同时提高拼接的效果和精确度，实现有效的无人机航拍图像拼接算法。
三、任务要求
1.对图像处理技术、特征点描述符算法、特征匹配算法和拼接算法进行深入研究，了解各种算法的优缺点和适用范围。
2.利用编程语言实现拼接算法的代码，熟悉至少一种主流的计算机视觉开发框架，如OpenCV、Matlab等。
3.以应用为导向，研究拼接算法在实际无人机拍摄数据中的表现和优化措施。
4.编写实验报告，整理研究成果并撰写论文，力求取得优秀的研究成果并为无人机航拍技术的进一步发展做出贡献。
四、时间安排
本次任务的预计时间为3个月。具体时间安排如下：
第1个月：调研项目相关领域的国内外研究情况，确定研究方向与任务要求，并进行初步的算法设计。
第2个月：采集并预处理无人机航拍对撞机，提取特征点与特征匹配，编写拼接算法的代码，并进行参数调整及效果评估。
第3个月：分析实验结果，优化拼接算法，并编写实验报告和研究论文。
五、参考文献
张琼等.基于SIFT特征点算法的无人机航拍图像拼接技术研究[D].西安:西北农林科技大学，2018.
范清山，楼勇.自适应图像拼接方法的研究[J].计算机科学，2019，(11):1162-1165.
王亮等.基于SURF特征的旋转校正和全景拼接技术[J].电子测量技术，2020，43(2):90-95.