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图像拼接关键技术研究与实现的中期报告
一、研究背景和意义
图像拼接是一项在计算机视觉领域非常重要的任务。它将多张图像拼接成一幅大的图像，可以被广泛应用于全景图像、地图制作、医学图像拼接等领域。图像拼接涉及到多种复杂的技术，如特征提取、特征匹配、投影变换等，这些技术的研究和实现对于提升图像拼接的准确性和效率具有非常重要的意义。
二、已有研究进展
已有的图像拼接方法主要分为两大类：基于特征点的方法和基于全局优化的方法。基于特征点的方法包括SIFT、ORB等，这些方法通过在图像中提取出稳定且具有区分性的特征点，再通过特征点之间的匹配来实现拼接。基于全局优化的方法主要是基于投影变换模型，通过全局最优化来获得投影变换模型中的参数，并实现图像拼接。此外，还有一些结合了这两种方法的融合方法，如基于RANSAC的方法等。这些方法都在不同程度上实现了图像拼接，但仍存在一些问题，如对遮挡物的处理、光照条件变化等。
三、研究内容和工作计划
本研究主要研究基于全局优化的图像拼接方法，包括图像配准、特征提取、特征匹配、透视变换等关键技术。本研究将主要集中在如何克服环境变化、自动确定拼接顺序、增强图像拼接效果等问题方面进行研究。
本研究的工作计划包括以下几个阶段：
1.查阅相关文献，掌握已有的图像拼接方法，了解其原理和局限性；
2.完成图像配准、特征提取和特征匹配等关键技术的研究，实现一定的拼接效果；
3.对算法进行优化，克服环境变化、自动确定拼接顺序等问题，提高拼接效果；
4.进行实验验证，具体测试拼接效果，并分析算法的优缺点，对算法进行优化调整。
四、目前进展情况
目前，我们已经完成了文献查阅以及图像配准、特征提取和特征匹配等关键技术的研究。我们使用的方法是基于SIFT算法的图像拼接方法，已经实现了一定的拼接效果。此外，我们还对算法进行了初步的优化，克服了一些图像中存在的光照变化等问题。
五、未来工作计划
接下来，我们将进一步完善我们的算法，解决已有方法存在的问题，提高拼接效果。具体工作包括：
1.探究全景图像中遮挡物的识别和处理方法，确保拼接的完整性和准确性；
2.进一步优化拼接算法，提高精度和速度；
3.实现拼接顺序的自动确定，提高拼接本体的的完整性和美观度；
4.通过实验验证，对比已有方法进行优化调整，并进一步展示我们方法的优越性。