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。
随着数字摄影和虚拟现实技术的快速发展，图像拼接在诸多领域展现出广阔的应用前景，如全景图生成、医学影像分析、遥感图像处理、机器人视觉等。
本选题聚焦于室外场景图像拼接方法的研究与实现，旨在克服室外环境复杂多变带来的挑战，提高拼接图像的质量和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像拼接技术自20世纪80年代开始兴起，经过几十年的发展，已经取得了丰硕的成果，并涌现出许多优秀的算法。
1. 国内研究现状
国内学者在图像拼接领域取得了一定的成果，特别是在应用领域，如全景图像生成、遥感图像处理等方面，取得了显著的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对室外场景图像拼接的关键问题，开展以下几个方面的研究：
1.图像预处理:研究适用于室外场景图像的去噪、增强和几何畸变校正方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
2.图像特征提取与匹配:研究高效鲁棒的特征点检测算法，如SIFT、SURF、ORB等，并根据室外场景的特点进行改进和优化，提高算法对光照变化、视角差异、尺度变化等因素的鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外图像拼接技术的研究现状，分析现有算法的优缺点，在此基础上，针对室外场景图像拼接的特点，研究高效、鲁棒的图像拼接算法，并通过实验验证算法的有效性。
具体步骤如下：
1.文献调研:阅读图像拼接领域的经典文献和最新研究成果，了解该领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.算法设计与实现:针对室外场景图像拼接的特点和难点，设计高效、鲁棒的图像预处理、特征提取与匹配、图像配准和图像融合算法，并进行代码实现和调试。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面进行创新：
1.针对室外场景的特点，改进现有的图像特征提取与匹配算法，提高算法对光照变化、视角差异、尺度变化等因素的鲁棒性，提升匹配精度和速度。
2.研究适用于室外场景的图像配准模型，采用鲁棒的参数估计方法，提高配准精度，减小拼接误差。
3.探索新的图像融合算法，有效消除拼接缝隙和鬼影，提升拼接图像的视觉质量，增强拼接效果的自然性和真实感。
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.刘艳, 周利莉, 郭雷. 基于改进SIFT算法的图像拼接技术研究[J]. 软件工程, 2023, 26(01): 19-22.
2.王浩, 王植, 王梦莹, 等. 基于改进SURF算法的无人机图像拼接[J]. 计算机应用与软件, 2022, 39(12): 264-269 280.
3.金立, 刘波, 高航, 等. 基于改进LoG算子的Harris角点检测算法[J]. 计算机科学, 2022, 49(S1): 237-241.
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