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像素级图像融合中的拼接方法研究的中期报告
一、研究背景
像素级图像融合是将多个图像融合为一张高质量的图像的过程。其中最关键的部分是图像拼接，它将多个图像的不同部分无缝地连接在一起。拼接方法的好坏直接影响图像融合的效果。
传统的图像拼接方法主要基于特征点匹配及仿射变换、透视变换等几何变换模型，但是这些方法存在一定的限制，如对于场景中的遮挡、非刚性形变、噪声等方面的应对能力较弱。
为了克服这些问题，近年来，出现了一些像素级图像融合拼接方法，例如基于多分辨率的方法，基于全景图像的方法，基于深度学习的方法等。这些方法往往可以达到更好的拼接效果，但是依然存在一些挑战和待解决的问题。
二、研究内容和目标
本研究的主要内容是探索和研究像素级图像融合中的拼接方法，以达到更好的图像融合效果。具体的研究目标包括：
1.分析和评估当前主流的像素级图像融合拼接方法，探索其优点和缺点，并对其进行改进和优化。
2.提出一种新的图像拼接方法，能够应对图像遮挡、非刚性形变、噪声等因素对图像拼接的影响，同时具有较高的拼接精度和鲁棒性。
3.在公开的数据集上进行实验验证和比较，评价新方法的性能，以及与当前主流方法的性能差异。
三、研究方法
本研究将采用以下方法：
1.对当前主流的像素级图像融合拼接方法进行深入研究和分析，包括多分辨率方法、全景图像方法、深度学习方法等。通过对这些方法的评估和分析，发现它们的优点和缺点，并为本研究提供思路和借鉴。
2.基于前期的研究成果，提出一种新的拼接方法。该方法将采用一些先进的计算机视觉技术，如非刚性形变建模、图像分割和再合成、噪声滤波等，以提高拼接精度和鲁棒性。
3.在公开的数据集上进行实验验证和比较。本研究将使用一些公开数据集，如MSRC-v2,VOC2012,COCO等，以评估和比较新方法与当前主流方法的性能差异。
四、研究进度
目前，本研究已完成了对当前主流像素级图像融合拼接方法的研究和分析，并探索和改进了其中一些先进的方法。同时，我们也在设计和实验新的拼接方法，并对其性能进行了初步测试和验证。
具体来说，我们已经编写了算法原型，并完成了对一些测试图像的拼接。目前，我们正在进行算法的调试和改进，并计划在下一阶段对新方法进行更全面、更深入的测试和评估。
五、结论和展望
本研究的目标是探索和改进像素级图像融合中的拼接方法，以提高图像融合的效果和质量。我们已经完成了对当前主流方法的研究和分析，以及对新拼接方法的设计和初步实验。未来，我们将持续优化和改进新方法，并在更多的数据集上进行测试和比较，以更好地评估其性能和优劣。我们希望本研究能够为像素级图像融合领域的研究和应用提供一定的借鉴和指导。