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基于SIFT算法的图像特征匹配技术分析任务书

 2020-04-13 11:45:09  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

SIFT,即尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量。本文主要是采用SIFT算法实现图像之间的特征匹配,匹配过程主要包括2个阶段:第一阶段:SIFT特征的生成,即从图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量;第二阶段:SIFT特征向量的匹配。当两幅图像的SIFT特征向量生成后,最后采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点相似性的判定度量,即实现图像特征匹配。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)根据设计任务书,在充分调研的基础上撰写并提交开题报告;

2)完成论文设计内容,实现设计内容要求的相关指标;

3)撰写并提交毕业设计论文(字数不少于15000字,图不少于15幅,折合1~2号图纸不少于3张,参考文献至少20篇,其中外文资料至少5篇);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第4周 搜集资料,撰写开题报告;

第5周—第6周 论文开题;

第7周—第12周 撰写论文初稿;

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4. 主要参考文献

[1]lowe sift 原文:http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf

[2]http://blog.sciencenet.cn/blog-613779-475881.html

[3]matlab 应用sift算子的模式识别方法:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7372880

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