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，并在诸多领域展现出广阔的应用前景，例如虚拟现实、遥感图像处理、医学影像分析、机器人视觉等。
室外场景图像拼接作为图像拼接技术的重要分支，旨在将多张具有一定重叠度的室外场景图像无缝地拼接成一张更大视角、更高分辨率的全景图像，为人们提供更全面、更直观的视觉体验。
本选题的研究意义在于：1.推动图像拼接技术的发展：本研究针对室外场景图像拼接中存在的挑战，探索新的算法和技术，提高拼接图像的质量和效率，推动图像拼接技术在更广泛的领域应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
图像拼接技术自20世纪80年代提出以来，一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点。
从早期的基于像素的拼接方法到基于特征的拼接方法，再到近年来兴起的基于深度学习的拼接方法，图像拼接技术不断发展，拼接精度和鲁棒性不断提高。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.研究室外场景图像拼接的关键技术，包括图像预处理、特征点提取与匹配、图像变换模型估计、图像拼接缝融合等，分析不同技术方法的优缺点，并针对室外场景的特点进行改进和优化。
2.提出一种高效、鲁棒的室外场景图像拼接方法，能够有效解决光照变化、视角变化、运动物体等因素对拼接质量的影响，提高拼接图像的精度和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解图像拼接技术的发展现状、最新研究成果以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与分析：针对室外场景图像拼接的特点和难点，设计高效、鲁棒的图像拼接算法，并进行理论分析，评估算法的性能和复杂度。
3.系统实现与测试：基于所提出的算法，开发相应的软件系统，并进行系统测试，验证系统的功能、性能和稳定性。
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.提出一种基于深度学习的室外场景图像拼接方法，利用深度学习强大的特征提取能力，提高图像拼接的精度和鲁棒性，特别是针对光照变化、视角变化、运动物体等复杂场景的处理能力。
2.设计一种高效的图像拼接缝融合算法，有效消除拼接缝，提高拼接图像的视觉质量，增强拼接图像的真实感和自然度。
3.开发一个功能完善、易于使用的室外场景图像拼接系统，为用户提供便捷的图像拼接服务，满足用户对室外场景图像拼接的实际需求。
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. 吴一全,周绍磊,郭云飞,等.无人机倾斜影像快速高精度拼接方法[J].测绘学报,2022,51(10):1491-1501.
2. 冯静,张立,刘瑜.基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接[J].测绘通报,2022,41(09):104-110.
3. 孙明,谢维信,张祖勋,等.基于尺度空间的多源遥感影像自动配准[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(05):769-776.
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