1. 本选题研究的目的及意义
图像配准与拼接技术作为图像处理领域的关键技术之一，在计算机视觉、医学影像分析、遥感图像处理等领域扮演着至关重要的角色。
研究目的：本选题旨在深入研究图像配准与拼接的核心算法，探索提高配准精度、鲁棒性和效率的新方法。
研究意义：1.推动图像处理技术发展：本研究将对图像配准和拼接领域的相关算法进行改进和优化，推动图像处理技术的进一步发展，为相关应用领域提供更强大的技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像配准和拼接技术是一个备受关注的研究领域，近年来取得了显著的进展。
国内研究现状：国内学者在图像配准和拼接方面做了大量研究工作，并在某些方面取得了突出成果。
例如，在基于特征的图像配准方面，提出了许多鲁棒性更强的特征提取和匹配算法；在图像拼接方面，研究了消除拼接缝、保持颜色一致性等关键技术。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
1.图像配准与拼接的基本概念、方法和应用。
2.常用的图像配准算法，包括基于特征的配准和基于区域的配准，以及它们的优缺点和适用场景。
3.图像拼接的关键技术，包括拼接缝消除、颜色一致性处理和多幅图像拼接。
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，深入了解图像配准和拼接的基本理论、经典算法以及最新研究成果，为后续研究奠定坚实的理论基础。
其次，针对现有图像配准算法的不足，研究改进方法，例如探索更鲁棒的特征提取和匹配算法、更精确的变换模型估计方法等，以提高配准精度和鲁棒性。
5. 研究的创新点
1.提出一种改进的图像配准算法，提高配准精度和鲁棒性，特别是在处理复杂场景图像时，例如光照变化、视角变化等。
2.研究一种新的拼接缝消除方法，有效消除拼接痕迹，使拼接图像更加自然、美观。
3.探索深度学习在图像配准和拼接中的应用，例如利用深度学习进行特征提取、匹配或图像生成等，以改进传统方法的性能。
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] 孙军华,常金玲,季佩成,等.基于改进SURF算法的无人机图像快速配准[J].光学精密工程,2018,26(10):2624-2634.
[2] 毛征,周蓉,张帆,等.基于改进SIFT特征匹配的遥感图像自动配准[J].中国图象图形学报,2020,25(04):749-760.
[3] 刘亚男,张艳宁,张静.基于改进NSST和改进PCNN的医学图像融合[J].中国图象图形学报,2021,26(05):1101-1112.
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