1. 研究目的与意义（文献综述）

伴随着信息技术的不断发展和进步，计算机视觉成为人们越来越关注的新兴技术，这为人类的生产生活带来了许多便利。在计算机视觉的研究应用中，图像匹配占比很大，这也是计算机视觉研究的前提。但是生活中的图像总会受到各种因素的印象而给图像匹配带来障碍，所以研究图像匹配算法的根本目的就是提高匹配的准确率和速率。

自从计算机诞生以来，人们逐渐开始尝试利用计算机来模拟人类的视觉系统，因此就出现了计算机视觉技术。计算机视觉是通过对二维图像的提取、处理、感知和理解得到计算机能够处理的数字信息，从而来模拟人眼的视觉状态。这个图像处理过程首先利用数字成像设备将人类对现实生活的感知投影为二维图像所具有的灰度值，然后借助增强、去噪和边缘检测等数字图像处理方法对二维图像进行处理，最后进行分析和理解，模拟人类认知图像信息的能力。

当今社会，计算机视觉技术已经在日常生活和工业生产中得到广泛应用，例如：智能监控、医疗诊断、产品检测等。在工业生产中，这项技术应用于自动检测出流水线上不合格的产品。然而如今的计算机视觉技术远远不及人类的视觉水平，这一领域的发展前景还非常广阔。

2. 研究的基本内容与方案

本文的主要目标是通过研究图像局部特征的匹配算法，选取长江上的船舶或其他景物为研究素材，通过分析已有的图像匹配算法，研究如何提高图像匹配的准确率和效率。

本文研究的基本内容如下：

（1）研究分析已经成熟的sift算法、surf算法等各类图像匹配算法，通过理论分析和实验探究剖析算法的原理和实现过程，并比较各种算法之间的异同，得出算法的优点和缺陷。

3. 研究计划与安排

第1-2周 ：查阅、收集图像局部特征匹配的相关资料，了解图像局部特征提取的方法；

第3-4周：根据研究的课题写出开题报告；

第5-6周：确定所要研究的算法的总体方案；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] [1]潘子昂.基于sift图像匹配研究. 西安:西安电子科技大学,2012

[2] [2]殷伶图像匹配技术的研究. 西安:西安电子科技大学,2010

[3] [3]宫明明.基于局部特征的图像匹配与识别. 武汉:华中科技大学, 2013