基于区域特征匹配的图像拼接技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像拼接技术作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展，并在全景图像生成、医学影像分析、遥感图像处理等领域展现出巨大的应用潜力。

传统的图像拼接方法通常依赖于图像的全局特征进行匹配，但对于存在视角变化、光照差异、遮挡等复杂场景，其拼接精度和鲁棒性难以满足实际应用需求。

针对上述问题，本选题拟开展基于区域特征匹配的图像拼接技术研究。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像拼接技术自20世纪80年代提出以来，一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点。

早期的图像拼接方法主要基于图像的全局特征进行匹配，例如，基于傅里叶变换的方法、基于特征点的方法等。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入调研国内外研究现状的基础上，重点研究基于区域特征匹配的图像拼接方法，并结合实际应用需求，开发相应的图像拼接原型系统。

1. 主要内容

1.区域特征提取算法研究:-研究现有的区域特征提取算法，如sift、surf、orb等，分析其优缺点和适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用测试相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:收集和阅读图像拼接、区域特征匹配等相关领域的国内外文献，了解最新的研究进展和技术动态，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.区域特征提取算法研究:研究现有的区域特征提取算法，分析其优缺点和适用场景。

针对图像拼接的特点和需求，探索改进现有的区域特征提取算法，或提出新的区域特征提取算法，提高特征的distinctiveness、invariance和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的预期创新点包括：
1.高效鲁棒的区域特征提取算法:针对图像拼接中存在的视角变化、光照差异、遮挡等问题，研究高效鲁棒的区域特征提取算法，提高特征匹配的精度和效率。

2.基于区域特征的误匹配剔除方法:研究基于区域特征的误匹配剔除方法，降低误匹配率，提高图像拼接的精度。

3.自适应的拼接缝消除方法:针对不同类型的拼接缝，研究自适应的拼接缝消除方法，提高拼接图像的视觉质量。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李娜,周利莉,王植.一种改进sift的图像拼接算法[j].计算机工程与应用,2021,57(23):187-193.

[2]张凯,郭宝龙,周妍,等.基于区域分块和特征匹配的图像拼接算法[j].光学精密工程,2020,28(06):1352-1361.

[3]王晓丹,梁栋,王强.基于改进surf算法的无人机图像拼接[j].计算机工程,2020,46(08):283-290.