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1. 毕业设计（论文）主要内容：
学习和研究数字图像处理、图像配准的原理和方法。
重点研究可见光图像的鲁棒性特征匹配算法，在Visual Studio 2010或Matlab或Python环境下实现，并对结果进行比较分析。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅不少于15篇的参考文献，其中近5年外文文献不少于3篇，完成开题报告。
（2）学习和研究数字图像、图像配准的原理及其实现方法。
（3）重点研究可见光图像的特征点匹配算法，提高算法的鲁棒性，在VC 或Matlab或Python环境下实现，并对结果进行比较分析。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题，硬软件总体设计；
第6周—第12周 详细设计、编程实现、实验及分析，撰写论文初稿；
4. 主要参考文献
[1] 陈霞，杨小平，张聪炫，等. 基于R-MI_renyi测度的可见光与红外图像配准［J］. 电子测量与仪器学报，2018，(1)：1-8..
[2] Tian Tian,Xiaoguang Mei,Yang Yu,Can Zhang,Xiaoye Zhang. Automatic visible and infrared face registration based onsilhouette matching and robust transformation estimation[J]. InfraredPhysics and Technology . 2015.
[3] J. Ma, J. Zhao, A.L. Yuille, Non-rigidpoint set registration by preserving global and local structures[J], IEEETrans. Image Process. 2016，25(1)：53–64.
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