基于opencv的图像拼接的研究开题报告

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，并在众多领域展现出巨大的应用潜力。

本选题以opencv作为主要工具，深入研究图像拼接的关键技术，旨在实现高效、robust和高质量的图像拼接，并探索其在实际场景中的应用价值。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

图像拼接技术自上世纪八十年代提出以来，一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

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：北京大学:提出了基于深度学习的图像拼接方法，有效提升了拼接效率和质量。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于opencv的图像拼接技术展开，主要研究内容包括以下几个方面：1.图像预处理:研究图像去噪、灰度变换、直方图均衡化等预处理方法，为后续特征提取和匹配提供高质量的图像数据。

2.特征点检测与匹配:研究sift、surf、orb等特征点检测算法，并比较其性能差异；研究基于特征描述符的匹配算法，例如flann匹配器，以及误匹配剔除策略，例如ransac算法，以实现精确的图像配准。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.理论研究阶段:深入学习图像拼接的相关理论知识，包括图像处理、计算机视觉、模式识别等方面的知识。

调研国内外图像拼接技术的研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论依据。

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.算法改进:针对现有图像拼接算法的不足，本研究将尝试对其进行改进，例如：提出一种新的特征点检测算法，提高特征点的提取效率和精度，并增强算法对光照变化、尺度变化、旋转变化等的鲁棒性。

研究基于深度学习的图像拼接方法，利用深度学习模型强大的特征提取能力，提升拼接效率和质量。

2.应用创新:本研究将探索图像拼接技术在不同领域的应用，例如：将图像拼接技术应用于医学影像领域，开发医学图像拼接系统，辅助医生进行诊断。

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]张小龙,彭延军,徐林,等.无人机倾斜影像实时拼接技术研究[j].测绘科学,2022,47(09):113-120 130.

[2]黄颖,钟爱军,张雨晨.基于改进surf和ransac的无人机图像拼接[j].电子测量技术,2022,45(19):118-124.

[3]黄磊,张浩,程方圆,等.基于改进sift和加权融合的图像拼接算法[j].激光与光电子学进展,2022,59(18):227-237.