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基于特征的图像拼接技术研究与实现的开题报告
一、选题背景
随着数字图像技术的日益成熟和应用需求的不断增加，图像拼接技术也日趋成熟。图像拼接技术是指将多张图像按照一定的规则进行合成生成一幅大图像的技术。在视觉传达、人机交互、遥感影像、医学影像等领域都得到了广泛的应用。
图像拼接技术的核心问题是如何找到两个相邻图像之间的“特征匹配点”，即在图像中对应的点。常用的方法有SIFT、SURF、ORB等特征提取算法和RANSAC等模型拟合算法。通过对多个相邻图像之间的特征匹配点进行配准、校正，可以得到整幅大图像。
二、研究目的和意义
基于特征的图像拼接技术是一种高效、精确的图像拼接方法，具有广泛的应用前景。本课题旨在通过对该技术的研究和实现，探讨图像拼接技术的基本原理、特征提取算法、特征匹配算法、图像配准算法等方面的问题，并开发出一套基于特征的图像拼接软件，以满足用户对高质量、高效率、易用性的图像处理需求。
三、研究内容
1.研究图像拼接技术的基本原理和方法，了解图像拼接的应用领域、发展趋势与瓶颈问题。
2.研究特征提取算法，包括SIFT、SURF、ORB等算法，并分析其优缺点；研究特征描述算法，如LBP和HOG等，实现在不同数据集上的评价和比较。
3.研究特征匹配算法，包括基于特征点距离的匹配算法和基于特征描述子相似度的匹配算法，并进行实验比较。
4.开发图像拼接软件，实现基于特征的图像拼接，并实现其在实际应用中的效果演示和验证。
四、研究方法
1.文献研究法：对图像拼接技术、特征提取算法、特征匹配算法等相关领域的文献进行综述、分类、总结和分析，获取研究资料和思路。
2.算法实现法：根据文献研究和理论分析，采用MATLAB或C++等编程语言，实现图像拼接的基本功能，并改进和优化算法。
3.系统测试法：利用已有的数据集进行测试和验证，比较不同算法的性能和特点，并针对存在问题进行调整和优化。
五、预期成果
1.一篇开题报告，包括选题背景、研究目的和意义、研究内容、研究方法、预期成果等；
2.一份文献综述，对图像拼接技术、特征提取算法、特征匹配算法等相关领域的文献进行综述、分类、总结和分析，成果将以论文形式发布；
3.一个基于特征的图像拼接软件，可实现多张图像的拼接，并能进行图像配准、校正等操作；
4.一份实验报告，对不同算法在不同数据集上的测试结果和分析，掌握算法的优缺点；
5.一篇结题报告，总结本课题的研究成果，归纳研究中存在的问题并提出改进方案，为基于特征的图像拼接技术的研究和应用提供参考。
六、进度安排
第1-2周：阅读文献，撰写开题报告；
第3-4周：学习特征提取算法和特征匹配算法；
第5-6周：实现基于特征的图像拼接算法；
第7-8周：开发图像拼接软件，并进行测试；
第9-10周：分析实验结果并撰写实验报告；
第11-12周：撰写结题报告，准备答辩。
七、参考文献
[1]杨祺，黄森，杨洪展，等.基于SIFT与全景拼接的无人机航拍图像处理[J].水土保持通报，2019，39(5)：269-275.
[2]佘鹏，李清华，周洋.一种基于ORB的图像拼接算法[J].计算机应用研究,2018，35(5)：1422-1426.
[3]迈克尔a.博洛斯.计算机视觉算法与应用[M].曲磊译.北京：清华大学出版社，2012.
[4]FitzgibbonAW，ZissermanA.Fromimagesequencesto3dshapereconstruction[M]//MASONBed.3DstructurefromimagesSM.Springer,1999.