一、项目简介

　　在数字媒体的时代，遥感遥测、航拍、无人机应用和数字遗产保护等产生了海量的数字图像。如何在无任何先验知识的情况下对图像的特征进行识别，并进行配准和融合，尤其是当不同的照片由于相机的移动而产生水平或者垂直平移、旋转、放缩尺度的不一致性、光照变化、以及由于种种原因产生的图像变形或者发生仿射变换时，图像配准、融合后会产生模糊、鬼影、噪声点或者边界处有明显的接缝等无法让人满意的结果。因此，亟待进行基于尺度不变性的海量数字图像特征识别、配准及融合算法的研究。

　　二、项目内容

　　本项目将带领学生研究和实现以下几个方面的研究工作：

　　(1)由于光学镜头加工和装配误差的存在，数字相机拍摄图像常会出现非线性的几何畸变。针对这一常见问题，通过研究镜头畸变的数学模型和摄像机模型以及参数标定方法，在VC++环境下调用OpenCV 库函数,实现图像畸变校正等图像预处理功能。

　　(2)针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,本项目在积分图像的基础上进行快速计算，通过快速Hessian 检测子来检测特征点，对于每个特征点,通过计算哈尔小波变换来确定特征点的主方向,并确定特征描述子,再根据Hessian 矩阵迹的正负性和最近邻与次近邻比值的方法相结合获取匹配点,并用改进的RANSAC 算法剔除伪匹配点以确保匹配的有效性。

　　(3)针对海量超大数字图像显示时打开速度慢、刷新困难等问题，研究基于高斯金字塔分块分层数据组织算法。在不损害图像的情况下，可以对图像中任意一块区域进行快速显示和浏览。

　　本科研实训项目专门为计划申请计算机科学、人工智能、数据科学、自动化、软件工程等专业的学生所设计。实习结束后，导师会根据学生表现出具推荐信。

　　三、师资背景

　　指导老师任职于 985 重点高校，现为副教授，硕士生导师。主要从事多媒体通信与计算机网络、智能信号与信息处理、嵌入式系统设计等方面的教学和研究工作。主持和参加国家科技重大专项项目、国防预研项目、863、教育部博士点基金项目、青年科技创新项目、高教研究基金及其他横向科研项目等10 余项，在国际国内核心期刊和国际会议发表论文80 余篇，其中EI 索引20 余篇，拥有软件著作权8 项，出版专著和教材5 部。

　　四、招生对象及要求

　　大二以上优秀本科生(有较熟练的 VC++编程经验或者项目研发经验者优先)，计划申请计算机科学、人工智能、数据科学、自动化、软件工程等相关专业，为了让学生可以更好地完成科研项目，项目组会以远程面试形式对学生进行筛选。

　　五、项目亮点

　　a) 这个项目能够培养学生什么素质和能力?

　　通过导师面对面指导学生完整参与一个科研实训项目，激发学生对图形图像处理和大数据技术的科研兴趣，培养学生参与科研项目的基本素质和实践能力。

　　b) 通过这个项目学生能够掌握什么软件或者具体知识?

　　通过参与本项目，学生将能够：熟练掌握VC++编程语言和图形图像的处理算法;能够深入开展图像特征提取、配准及融合方面的研究;掌握提炼总结科学问题的能力。

　　c) 这个项目具体做什么应用?

　　本项目将会带领学生建立一个完整的图像预处理、图像特征提取、配准及融合、超大图像漫游系统，可以广泛应用于遥感遥测、航拍、无人机应用和数字遗产保护等。

　　六、项目安排

　　七、报名方式

　　咨询电话：010-5795-2000

　　地址：北京市海淀区中关村丹棱街3号中国电子大厦B座15层