基于全卷积神经网络的图像拼接定位算法及其实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像拼接技术旨在将多张具有一定重叠度的图像合成为一张更大视角、更高分辨率的图像，在遥感监测、医学影像、计算机视觉、虚拟现实等领域有着广泛应用。

传统的图像拼接方法通常依赖于人工设计的特征和算法，如sift、surf等特征点检测算法，这些方法在面对复杂场景、光照变化、视角差异等因素影响时，拼接精度和鲁棒性往往难以保证。

近年来，深度学习技术，尤其是全卷积神经网络（fcn）在图像处理领域取得了突破性进展。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像拼接技术发展至今，已经取得了丰硕的成果，各种算法层出不穷。

传统的图像拼接方法主要依赖于特征点检测与匹配，如sift、surf等算法。

这些算法在处理纹理丰富、特征明显的图像时效果较好，但在面对弱纹理、光照变化、视角差异等情况时，性能often下降。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用全卷积神经网络设计一种高效、鲁棒的图像拼接定位算法，并通过实验验证算法的有效性。

1. 主要内容

1.研究图像拼接流程:深入研究图像拼接的基本流程，包括图像预处理、特征提取、图像匹配、图像变换和图像融合等步骤，分析各步骤的关键技术和难点。

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、全卷积神经网络等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计:基于全卷积神经网络，设计一种高效、鲁棒的图像拼接定位算法。

研究和分析现有fcn模型，如u-net、segnet等，并根据图像拼接任务的特点进行改进和优化。

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.算法创新:提出一种基于全卷积神经网络的图像拼接定位算法，突破传统方法的局限性，提高了拼接精度和鲁棒性。

2.网络结构优化:针对图像拼接任务的特点，对现有的fcn网络结构进行改进和优化，例如设计更深的网络结构、引入新的模块等，以提升网络的特征提取能力和拼接性能。

3.损失函数设计:设计新的损失函数，例如结合图像内容和结构信息的损失函数，以引导网络学习更精确的图像配准关系。

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.孙铭,鲍文霞,王春平,等.基于改进log算子的图像拼接算法[j].计算机工程,2019,45(02):207-214.

2.张恒,王向阳,徐森,等.基于区域分块与加权融合的图像拼接算法[j].中国图象图形学报,2020,25(03):438-448.

3.李俊山,沈静.基于改进surf算法的图像拼接技术研究[j].计算机工程与应用,2021,57(10):199-205.