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一、调研文章介绍 文章名：Structure augmented monocular saliency for planetary rovers 发表日期：收到2015年11月21日收到的修订版201

相机的标定原理与方法 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型

利用棋盘格平面模式，对定焦相机进行标定实验（包括：相机畸变矫正参数，相机内参数，相机外参数） 相机标定简介 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置

掌握图像的特征描述子的匹配度量（距离比） 根据SIFT进行Match:生成了A、B两幅图的描述子,就将两图中各个scale（全部一遍）的描述子进行匹配

掌握图像的SIFT特征检测原理 关键点的表示 在DoG空间中已经找到并细化出若干关键点，那么这些关键点该怎么表示呢？ 可以使用三元组表示关键点，其中三个值分别表示关键点的位置、尺度和方向。

掌握图像的SIFT特征检测原理 SIFT算法又叫尺度不变特征变换匹配算法SIFT算法分解为如下四步。

完成图像的角点检测实验 Harris 角点算法实现 根据上述讨论，可以将 Harris 图像角点检测算法归纳如下，共分以下五步

掌握 harris 角点检测原理，完成图像的角点检测实验，分析窗口参数对角点 检测的影响，讨论角点检测的不变性，等变性和定性

掌握 canny 边缘检测原理，完成图像的边缘检测实验，展示每个环节的处理 结果（梯度图，NMS，边缘链接）