全文总字数：1166字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.首先根据收集的材料，介绍三维重建的基础知识和过程以及SFM方法的分类、流程及原理；
2.重点介绍特征点检测、提取、描述、匹配的几种算法，分析其原理、过程以及优缺点。主要对SIFT、SURF算法进行介绍，并对FAST特征提取法做简要的介绍。
3.基于前两个部分研究的理论知识，将获得的图像数据，运用以上介绍的方法进行特征点的检测及匹配实验。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.研究SFM的基本原理和方法，并使用相应算法（主要是SIFT、SURF算法）对数据进行特征点提取、检测以及匹配实验，并对最后的结果进行评价对比，分析得出各种算法的优劣势，尝试对现有的算法进行优化、测试。
2.提交开题报告，包括研究目的和意义、研究内容和方案、解决的关键问题和进度安排等内容。
3.撰写完成不少于15000字的毕业论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1.第1-2周，查阅文献，完成开题报告，形成服务于选题的技术路线。
2.第3-5周，数据以及材料的收集、整理。对SFM的算法进行分析，并对相关软件进行学习。
3.第5-14周，数据的分析，利用上述算法对数据做特征点的提取、检测、匹配，并对由不同算法处理的结果比较，对最终结果分析总结。
4. 主要参考文献
[1]David G. Lowe. Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints[J]. International Journal of ComputerVision,2004,60(2).
[2] Lowe, D.G..Object recognition from local scale-invariant features[C]. Computer Vision,1999. The Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on,1999.
[3]王楠.基于SFM的建筑物三维重建技术研究及应用[D].东北石油大学,2017
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