基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法研究的开题报告

基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法研究的开题报告一、选题背景与意义随着计算机视觉技术的发展，景象匹配问题已经成为应用领域中的一个热门话题。在工业制造、智慧交通、安防等领域中，景象匹配都是必不可少的一环，而精度高、实时性强的景象匹配方案则更是迫切需要的。当前，实时景象匹配算法主要分为两种：基于局部特征匹配和基于全局特征匹配。基于全局特征匹配的算法通常效率较低，而基于局部特征匹配的算法，则存在特征匹配不准确，匹配点不稳定等问题。因此，本课题拟研究一种基于局部不变特征的实时精确景象匹配算法，提高景象匹配的准确度和实时性，为水利、环保等领域的实时场景监测提供技术支持。二、研究内容和方法本课题研究内容主要包括以下两个方面：1.研究基于局部不变特征的景象特征提取算法。通过降维处理，将特征点的维度降至较低水平，提高匹配效率。2.研究基于局部不变特征的景象匹配算法。在特征点匹配的基础上，引入一定的相似度度量方法，建立合理的匹配模型，改进匹配算法的精度与实时性。方法方面，主要采用以下方法：1.采用MATLAB工具对算法模型进行仿真验证，测试不同算法的性能。2.基于CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）并行计算技术实现GPU加速，提升算法的实时性。三、预期成果本课题研究的预期成果主要包括以下两个方面：1.设计并实现一种基于局部不变特征的景象匹配算法，在场景匹配准确度和实时性方面较现有的算法有较大的提高。2.对该算法进行实验验证，提供算法的有效性和实用性证明，建立实时景象匹配算法理论模型和技术体系。四、拟解决的问题本课题拟解决的问题主要在以下两个方面：1.当前基于全局特征匹配的算法效率低下，如何在保证匹配精度的前提下，提高算法的实时性。2.局部特征匹配算法存在特征匹配不准确，匹配点不稳定等问题，如何在此基础上提高匹配准确度，建立更科学的匹配模型。五、研究计划本课题的研究计划主要分为以下三个阶段：第一阶段（前三个月）：了解国内外景象匹配相关技术和现状，对局部不变特征的景象匹配算法进行分析和整理，并对算法进行基本仿真测试。第二阶段（中间三个月）：对算法进行细化改进，包括特征匹配算法、相似度度量方法、算法优化等部分，使用实验数据对算法进行评估，提出相应的改进意见。第三阶段（后三个月）：将改进后的算法在GPU上实现并进行优化，测试加速效果，通过验证数据进行实验验证，撰写毕业论文。六、参考文献[1]SIFTL.Ascale-invariantfeaturetransform[M].SpringerBerlinHeidelberg,2004.[2]DavidG.Lowe.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.InternationalJournalofComputerVision,60(2):91–110,2004.[3]KaimingHeXiangyuZhang,ShaoqingRenJianSun.SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition.ECCV,2014.[4]RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURF[C]//ComputerVision(ICCV),2011IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2011:2564-2571.[5]NicoG,MikolajczykK.Evaluatingtheperformanceoflocaldescriptors[