基于半方差函数的影像匹配方法研究的开题报告一、选题背景和研究意义影像匹配是数字图像处理中的基础问题之一，它是指在给定一对或多对相关联的图像上，找到它们之间相应的特征点或区域，并确定它们之间的相对位置和姿态。影像匹配在计算机视觉、摄影测量、遥感、地理信息等领域中具有广泛应用。由于图像中存在噪声、光照差异、遮挡、物体形状变化等因素，影像匹配是一项具有挑战性的任务。半方差函数是一种用于描述空间相关性的数学模型，它被广泛应用于地球物理学、地球科学、气象学等领域。半方差函数可以用来衡量两点之间的空间相关性，因此可以用于影像匹配中寻找相似性特征点或区域。采用半方差函数作为影像匹配方法的基础模型，能够很好地处理信噪比低、光照差异大、形变较大的图像匹配问题，具有较高的准确度和鲁棒性。因此，本研究选取半方差函数作为基础模型，旨在探究半方差函数在影像匹配中的应用，提高影像匹配的准确度和效率。二、研究内容和方法本研究计划从以下几个方面进行研究：1.半方差函数的基本原理和数学模型。分析半方差函数的数学特性，探究其在影像匹配中的应用。2.影像配准的基本原理和方法。了解影像配准的基本概念和流程，探究不同影像配准方法的优缺点。3.基于半方差函数的影像匹配方法。设计基于半方差函数的影像匹配算法，对不同类型的图像进行实验验证和效果比较。4.算法优化与实现。优化算法的效率和准确度，实现基于半方差函数的影像匹配算法，并进行实验验证。三、研究预期成果1.提出一种基于半方差函数的影像匹配方法，能够较好地解决影像匹配中的信噪比低、光照差异大、形变较大等问题。2.比较不同影像匹配方法的优缺点，探究影像匹配问题的瓶颈和挑战，并提出解决方案。3.实现基于半方差函数的影像匹配算法，攻克影像匹配中的技术难点，提高影像匹配的准确度和效率。四、研究进度和时间安排本研究计划从2021年6月开始，预计研究期限为两年，具体时间安排如下：2021年6月-2021年9月：选题、文献调研、方案设计、相关算法学习。2021年10月-2022年3月：半方差函数的理论研究、影像配准方法研究、基于半方差函数的影像匹配算法设计。2022年4月-2022年9月：基于半方差函数的影像匹配算法实现、算法优化与效果验证。2022年10月-2023年1月：研究成果整理、论文撰写、论文答辩。五、参考文献[1]赵照军,翟志伟,等.基于半方差函数的高分辨率遥感影像几何精校正[J].海洋测绘,2019,39(1):77-81.[2]BaoS,ChanAB.KeypointMatchingforImageswithNon-uniformVignettingandRadialDistortion[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2014,23(7):3234-3245.[3]ZhangJG,WuX.AnIterativeNormalizedMutualInformationImageRegistrationAlgorithmBasedonWaveletDecomposition[J].IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2013,62(10):2788-2800.[4]陈鹏,吴顺利.基于SIFT算法的医学图像配准[J].计算机应用,2019,39(12):3333-3336.[5]徐鹏,林志强,杨定伟.基于SURF算法的图像配准方法研究[J].呼和浩特职业学院学报,2019,29(1):75-78.