图像拼接开题报告

2022-04-16 11:22:20 文档大全网 [ 字体：小中大 ] [ 阅读： ]

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毕业论文开题报告

论文题目：基于MATLAB图像拼接的实现学院：信息工程学院专业：电子信息工程年级(班）： 11级2班学号：姓名：

指导教师：史明泉 2015 年3月25日 1.选题的目的和意义：图像拼接（Image Mosaics）技术就是把针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张大的宽视角的图像，并且要求拼接后的图像最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线川。随着数字图像处理理论的丰富，近年来的发展趋势是利用PC机通过一定的算法来完成多幅图像的拼接，从而生成一幅完整的大图像。2003年，美国“勇气号”和“机遇号”火星探测器发回了大量的火星地面照片，科学家们就是运用图像拼接技术合成了火星表面的宽视角全景图像。因此，研究并提出一种精确而高速的图像拼接算法具有十分重要的现实意义

2.选题研究的内容：

该论题研究的内容主要是以下几个方面：

一、对传统的模板匹配方法的缺点及计算方法的研究（一）传统图像匹配的改进

（二）不同算法对图像拼接的优势（三）不同算法的优化以及拼接

二、对重叠区域和如何使拼接后的图像不出现明显的拼接缝研究对视觉上已经感觉重叠融合到一起的两幅图像的边缘部分进行放大,

就会发现很多细节部分并没有重叠。这样生成的图像原本一个病灶点可能会被误判为两个或体积更大,原本清晰的边缘可能造成模糊迹象。针对这个问题进行不同算法的研究。

3.选题研究的技术路线、研究方法和要解决的主要问题：

研究技术路线：图像特征点，因具有信息量丰富、便于测量和表示的优点，能适应环境光照的变化，尤其适用处理遮挡和几何变换问题等优点而成为特征匹配算法的首选。特征点检测的方法有很多，大致可以分为二类：一类是首先进行边缘的提取，然后再进行角点提取，如Kitehen角点检测算法和Beaudet角点检测算法；另一类是直接在灰度图像中提取角点特征，主要通过计算出率及梯度达到检测角点的目的，如Harris角点检测算法，SUSAN（Smallest Uuivalue Segment Assimilating Nucleus）角点检测算法和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）角点检测算法等。

研究方法：运用Harris算法、sift算法、ransac算法、综合分析进行研究。要解决的关键问题：通过使用渐入渐出的方法，即在重叠区域的平滑处实现第1幅图像慢慢

过渡到第2幅图像，实现两幅图片无缝拼接

4.研究与写作计划：

2015年3月8日——3月15日查阅相关文献与资料，开始撰写开题报告

2015年3月16日——3月30日确定实现算法，完成开题报告，进行开题答辩 2015年4月1日——4月30日完成程序编写及运行过程 2015年5月1日——5月30日撰写论文初稿

2015年6月1日——6月30日完成毕业论文，进行毕业答辩。

5、参考文献：

[1]王伟，陆佩忠．数字图像拼接技术[J]．小型微型计算机系统，2006，36(6)．

[2]敬忠良，肖刚，李振华．图像融合——理论与应用[M]．北京：高等教育出版社，2007． [3]Mikolajczyk K，Schmid C.A performance evaluation of local descriptors[J]．IEEE Transactions on PAMI，2005，27(10)．

[4]David G．Lowe．Distinctive Image Features from Scale—Invariant Keypoints．IJCV， [5]Feng Zhao，Wen Gao．Singular Value Decomposition Based Image Matching．Proceeding of the Third International Conference on Image and Graphics，2004．

[6]冷晓艳，薛模根，韩裕生等．基于区域特征与灰度交叉相关的序列图像拼接[J]．红外与激光工程，2005，34(5)．

[7]赵芹，周涛，舒勤．基于特征点的图像配准技术探讨川．红外技术，2006，28(6).

[8]林诚凯，李惠，潘金贵．一种全景图生成的改进算法．计算机工程与应用，2004，35． [9]倪国强．多波段图像融合算法研究及其新发展(I)．光电子技术与信息，2001，14(5)． [10]李志伟，苏志勋．图像拼接技术中若干问题的研究[D]．大连理工大学，2005．

7.指导教师意见：

签名：年月日

说明：本表另行装订成册。