1. 本选题研究的目的及意义
图像拼接技术旨在将多张具有重叠区域的图像合成为一幅宽视角、高分辨率的图像，在计算机视觉、虚拟现实、医学影像、遥感等领域拥有广泛的应用前景。
本选题研究的目的及意义如下：
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在国内外都取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在图像拼接技术方面取得了一系列成果，特别是在特征点提取、匹配和图像融合方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将深入研究图像拼接的关键技术，并针对现有方法的不足，提出改进策略，以提升拼接图像的质量和效率。
1. 主要内容
1.图像预处理:研究图像降噪算法，分析不同降噪算法对拼接结果的影响，选择合适的降噪方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究和理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入调研国内外图像拼接技术相关文献，了解该领域的最新研究进展、关键技术和发展趋势，为研究方向的确定和方案的设计提供理论基础。
2.算法设计与改进:基于现有图像拼接算法，针对其不足之处，设计改进策略，并进行理论分析和验证。
例如，研究更稳健的特征点提取算法、更高效的配准模型和参数估计方法、更自然的图像融合算法等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进图像预处理方法:研究针对图像拼接任务的特定预处理方法，例如，结合图像内容和拼接需求，开发自适应的降噪和增强算法，以提高图像质量，为后续步骤提供更优的输入。
2.提出高效的特征点提取与匹配算法:研究结合传统特征和深度学习特征的提取方法，以提高特征点提取的效率和精度。
探索基于深度学习的特征匹配算法，以提高匹配的鲁棒性和速度。
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. 魏征,王植,王强,等.基于改进SIFT和RANSAC的图像拼接算法[J].计算机应用,2022,42(10):3095-3101.
2. 陆宗骐,叶秀珍,沈春林.基于改进SURF算法的低空无人机图像拼接[J].计算机应用研究,2021,38(11):3485-3491.
3. 张宇,刘万军,梁栋,等.基于改进ORB的快速图像拼接算法[J].中国图象图形学报,2020,25(9):1969-1980.
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