1. 研究目的与意义
在日常生活中，由于拍摄设备有视角限制问题，我们往往不能一下子拍摄出想要的场景的全景照片，而使用专业且价格昂贵的特殊设备拍摄又使成本大大增加，这时候使用图像拼接技术可以解决这个问题。图像拼接技术利用计算机对采集到的相互之间具有重叠部分的图片进行自动计算匹配，就可以拼接成一张大的宽视角的图像，并且拼接后的图像与原始图像接近，失真较小，没有明显的缝合线，所以在实际中具有很广泛的应用前景。
全景图像拼接技术已有了长久的研究背景，国内外学者围绕这项技术展开了大量的研究和讨论。harris提出了harris兴趣点检测模型，采用这种模型提取的兴趣点具有旋转不变性，对于光照和噪声也有很强的适应能力；etienne和robert使用harris兴趣点检测模型提取兴趣点，通过计算归一化相关函数来提起图像中兴趣点的对应点;还有很多学者也通过使用harris兴趣点检测模型来提取兴趣点，然后通过不同的求精和匹配方法来进行图像拼接。1999年，david提出了尺度不变特征变换sift的概念，并在其2004年的经典文章中进行了改进和总结，sift特征不仅对于旋转、平移、缩放等变换具有不变性，而且对于仿射变换模型也具有很强的鲁棒性，光照条件对其的影响也很小，从而可以实现差异较大的两幅图片之间的特征匹配，但sift也具有其算法所固有的缺点，在计算模型空间时计算量较大，影响了算法的整体速度。2010年7月，jungpilshin提出了基于能量谱的技术消除拼接后图像的重影，该技术通过使用人眼更加关注显著特征这一特点，计算图像的灰度梯度和能量谱，还原并放大缝隙处的特征点，然后根据人眼视觉特点消除重影。通过对比表明该方法能够较好的消除拼接后图像间重影。2010年8月，西安科技大学的李会平改进了图像拼接算法中的特征点匹配问题，他使用双向顺序搜寻的方法得到图像间的最大相关性角点，有效地提高了图像拼接的精度和速度。浙江大学cad以及中科院自动化所模式识别国家重点实验室等高校和科研单位相继提出了以模板匹配的技术对图像进行图像信息搜索，从而确定图像重叠区的边界而得到较佳匹配位置的图像拼接方法。国防科技大学开发的hvs系统采用的是一种基于特征线段的图像匹配算法。电子科技大学利用fpga硬件技术设计了大场景图像拼接融合系统。
图像拼接技术在宇宙空间探测、医学、气象、军事等方面具有非同寻常的意义，这些领域在要求获得高分辨率的图片的同时，也要求更大视野范围的全景图片，就需要将来自不同设备或同一设备拍摄的一些图片进行整合处理，以得到高分辨率大视野的全景图片，对所拍摄的内容有一个总体的认识，有利用进行全方面的分析。还有值得一提的是，近年来非常火热的虚拟现实方面，也用到图像拼接技术生成360°的全景图像，然后再利用适当的空间模型把图像拼接生成的多幅全景图像组织为虚拟全景空间。
2. 研究内容和预期目标
本论文的预期目标是把同一场景的相互有重叠部分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，没有明显的拼接线。
我要研究的主要内容是由图像获取、图像匹配、图像融合三部分组成。
图像获取是第一个环节，为了能够让计算机进行自动拼接，拍摄得到的一系列图片中每相邻的两张图片应该有一定的重叠部分，这样才能对重叠区域进行分析而获取图像的匹配信息。
3. 研究的方法与步骤
本论文将采用块匹配即基于区域的图像拼接算法来进行图像匹配，主要步骤如下所示：
①通过手持相机进行采集。由于这种方法拍摄的照片很难在水平上保持一致，很容易在旋转和角度上产生很大的误差，给图像拼接增加难度。所以我决定在拍摄时同一角度拍摄多张照片进行筛选取优而最大程度上保证拍摄图片的稳定性。
②图像匹配我将在第一幅图片中的重叠部分中随机取一个m×n大小的区域，然后将待拼接图像中的重叠部分作为目标区域，在其中使用m×n大小的窗口自上而下、自左向右依照像素点大小为步距进行遍历移动，每移动一步，就将移动到的窗口与在第一幅图片中选取出的模板进行比较，得到误差值。
4. 参考文献
[1] 王慧琴.数字图像处理.北京邮电大学出版社.2006.11.
[2] 胡亚玲, 江萍, 胡社教. 一种有效的全景图像自动拼接算法[j]. 合肥工业大学学报:自然科学版, 2006, 29(8):980-983.
[3] 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.
5. 计划与进度安排
（1）2022.3.5-2022.3.18查阅资料，填写开题报告，完成外文资料的翻译。
（2）2022.3.19-2022.3.30熟悉matlab环境及图像处理工具箱或其他编程工具。
（3）2022.3.31-2022.5.10熟悉图像块匹配策略和图像融合策略，初步实现图像拼接。
