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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

常见的图像处理技术有图像数字化、图像编码、图像复原、图像分割、图像拼接、图像增强、图像分析等。图像拼接只是图像处理的一个方面，其他图像处理技术也可运用于拼接后的图像。

图像拼接的核心是如何匹配重叠区域的特征，从而决定拼接几何位置参数，确定拼接的几何参数后，还需要结合图像的融合技术，把重叠区域能够平稳的融合为一体，因此在异种类型的图像进行拼接时，图像拼接和图像融合是紧密相连的，如医学上的b超图像、ct图像、mri图像、pet图像等异种图像的拼接和融合。

sift算法作为寻找重叠部分的方法之一，具有重要的研究意义。这种方法以其稳定性好、可扩展性强等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。

2. 研究的基本内容

（1）熟悉图像拼接的概念；

（2）研究图像特征点的提取及匹配；

（3）分析图像匹配和图像融合的具体实施步骤；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

（1）实行方案

将基于区域特征匹配的图像拼接技术应用于对实际图像的处理；用matlab实现算法。

（2）进度安排

4. 参考文献

[1] 刘衍琦, 詹福宇. matlab图像与视频处理实用案例详解[m]. 电子工业出版社, 2015.

[2] 杨郑. 基于块匹配和特征点匹配的图像拼接算法研究[d]. 成都: 西南交通大学, 2009.

[3] 杨刚. 全景图拼接算法的设计与实现[j]. 重庆工学院学报, 2007, 21(17): 107-110.