全景图像拼接方法研究及其在集装箱码头的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，全景图像拼接技术作为其中的一个重要分支，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。

本选题以全景图像拼接方法研究及其在集装箱码头的应用为主题，旨在探究高效、鲁棒的全景图像拼接算法，并针对集装箱码头场景的特点进行优化，以期提高码头智能化管理水平。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在全景图像拼接领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在全景图像拼接领域的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入研究现有全景图像拼接方法的基础上，针对集装箱码头场景的特点，研究高效、鲁棒的全景图像拼接算法，并开发相应的应用系统。

1. 主要内容

1.研究不同特征点检测与匹配算法，分析其在集装箱码头场景下的性能表现，并提出改进方案，提高特征匹配的效率和鲁棒性。

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，了解全景图像拼接技术的发展现状、研究热点和最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法研究：-研究基于特征点的图像拼接方法，包括特征点检测、特征描述、特征匹配、图像变换和图像融合等关键技术。

-研究基于深度学习的图像拼接方法，包括卷积神经网络结构设计、特征学习与表示、拼接网络训练与优化等关键技术。

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.提出一种针对集装箱码头场景的改进的全景图像拼接算法，该算法能够有效应对光照变化、视角差异、目标遮挡等挑战，提高拼接图像的质量。

2.将深度学习技术应用于全景图像拼接，提出一种基于深度学习的集装箱码头场景全景图像拼接方法，提高拼接效率和鲁棒性。

3.开发基于全景图像拼接技术的集装箱码头应用系统，实现对码头区域的全方位监控、集装箱的自动识别与定位，以及码头作业效率的分析与评估。

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）

## 参考文献

[1] 赵文仓,李云松,徐华平,等.基于改进surf的低空无人机图像拼接[j].中国图象图形学报,2020,25(10):2108-2118.

[2] 王超,郭雷,李阳,等.基于改进sift算法的全景图像拼接[j].液晶与显示,2020,35(12):1254-1262.