三、存在的问题

1。大多数拼接算法一般只能针对某一个或一类场景，还没有一种拼接技术能够满足所有的应用服务。例如基于透视变换的全景图像拼接算法只适用于采集到图像顺序比较混乱的场景；基于仿射变换的全景图像拼接技术用在当摄像机和待拍摄场景间的不是很大但摄像机的焦距比较大的情况下，成像效果比较好；当待拼接图像的图像边缘特征比较明显的时候，一般使用基于特征相关的拼接算法。

2。目前绝大多数拼接方法把重点放在了提高图像配准的精准度的研究上，对匹配的效率研究较少。提高匹配精准度能提高全景图的成像质量，但图像匹配的计算量比较大，拼接算法的运行速度一直没有得到提高。图像拼接技术想要突破，需要把研究重点转移到图像匹配的速度上。

3。在图像拼接过程中，对高质量的图像处理速度会大大降低。主要是由于图像特征检测过程中检测到的特征点数目巨大，消耗大量的空间和时间。并且存在错误的特征点，特征点也没有完全检测到。

本文主要研究基于特征点的二维图像拼接算法，拟采用harris算法进行角点提取，NCC进行特征匹配，RANSAC进行匹配提纯，随后进行拼接融合，主要分为如下三个步骤。

一、图像预处理

图像预处理主要指对图像进行几何畸变校正和噪声点的抑制等，让参考图像和待拼接图像不存在明显的几何畸变。

二、图像配准

图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息中寻找最佳的匹配，完成图像间的对齐。

三、图像融合

图像融合指在完成图像匹配以后，对图像进行缝合，并对缝合的边界进行平滑处理，让缝合自然过渡。

一、课题完成所需

1。 开发工具

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

2。 研究方法及措施

本论文拟采用实验法对全景图像拼接进行研究。通过改进harris角点检测算法，提高处理的效率，节省角点检测的时间。采用基于NCC快速匹配算法，让匹配更快速。最后通过RANSAC进行匹配提纯，实现较为不错的图像集拼接。

3。其他：图片拼接的相关图片集。

二、开发步骤

1。调研收集分析有关资料，总结图像拼接的特点；

2。确定图像拼接的算法；

3。系统概要设计 ； 

4。使用Matlab具体设计（编写相关代码）；

5。测试系统 ；

6。论文撰写。

三、可能出现问题及解决方案

1。开发工具运用以及开发语言的相关问题；

2。算法的选择问题；

3。系统功能实现有困难或者功能不完善； 

4。论文撰写中的问题。

四、解决措施