开题报告
课题名称
课题名称：图像拼接技术研究
选题背景及研究的目的和意义
在日常生活中，利用摄像机拍照时，一般通过调节镜头的焦距来获得高分辨率或者宽视野的照片，但是由于摄像头的分辨率是一定的，所以当拍摄视野增大时，图像分辨率会降低，因此普通相机难以兼顾图像的高分辨率和宽视野。从摄像硬件技术的角度来看，广角镜头可以部分弥补这一问题，但是，市面上的广角镜头虽然可以解决部分高分辨率下视野不足的问题，但对于非专业人士而言，广角镜头价格高昂、使用复杂、难以维护，应用场景有限。因此，图像拼接技术[1][2]的出现显得十分必要和有价值。图像拼接技术是将一组高分辨率的图像序列采用一定的拼接方法合成为所需要视野大小的全景图，这样兼顾了高分辨率的同时，获得了宽视野。
图像拼接技术是数字图像处理技术的一种，随着计算机技术的发展，图像拼接技术在航空航天、军事、医学[3]、遥感图像处理[4]等多个领域应用广泛。在航空航天和宇宙空间探测领域，图像拼接技术能将航空、卫星照片和宇宙空间探测器传回的照片进行拼接，建立大型的整体图像，这样就可以使用低精度和非广角的数码相机来获得高精度的照片，从而降低光学设备的成本和拍摄数据传输的复杂性；在地质勘测领域，可以通过图像拼接技术实现勘测场景的全幅绘制和三维重构；在医学领域可以进行CT照片、x光片以及核磁共振图像等的拼接识别，为医学诊断提供更多的信息，从而提高病理检查的准确性。近年来，虚拟现实技术飞速的发展也为图像拼接技术提供更广泛的应用空间，虚拟现实[5][6]实际上是基于全景图，通过全景图的深度信息抽取，恢复场景的三维信息，进而建立三维模型，在这个过程中，图像拼接技术至关重要。因此，图像拼接技术的应用前景广阔，具有很重要的研究意义。
本课题主要研究内容
图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像，经过相应的图像配准与融合算法，拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。本课题通过研究现有的图像拼接技术，分析各类技术的主要算法，了解其优势和缺点，实现图像拼接算法和原型系统。
- 了解图像拼接的流程：图像预处理、图像配准和图像融合。
图像预处理：主要包括图像去噪、图像畸变校正、全景图像投影模型等。
图像配准：图像配准用来确定具有偏移的两幅或多幅图像之间的对应关系，通过确定图像数据集之间的几何关系，可以用估计的转换参数将一个图像投射于另一个图像，使多幅图像合成一幅包含所有输入图像相关信息的图像。早期的图像配准方法主要是基于灰度值和变换域的配准方法，如今它们已经达不到高精度、耗时少和鲁棒性好的要求，现阶段的配准技术主要分为基于区域和基于特征的图像配准方法。
图像融合：图像融合是数字图像处理领域中重要的组成部分，指的是将两幅或多幅图像信息融合到一张图像上。图像融合由低到高可分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。
2） 理解主流的拼接算法：基于区域相关的拼接算法和基于特征相关的拼接算法，实现相关算法并进行性能分析。
文献综述
图像拼接技术最早起源于国外，历经几十年的发展，其核心的算法技术不断扩展，日趋成熟。图像配准用来确定具有偏移的两幅或多幅图像之间的对应关系， 通过确定图像数据集之间的几何关系，可以用估计的转换参数将一个图像投射于另一个图像，使多幅图像合成一幅包含所有输入图像相关信息的图像。因此，图像配准是图像拼接成功的关键，选择不同的图像配准方法将直接影响图像拼接 的效果。按照其配准的方法，大致可分为直接像素亮度差优化的方法、基于区域匹配的方法、基于变换域的方法和基于特征匹配的方法等。随着配准技术研究的不断深入，基于灰度值和变换域的配准方法已经达不到精度要求，如今的研究趋势是追求高精度、耗时少和鲁棒性好的高效图像配准方法。
