1. 本选题研究的目的及意义

图像配准技术作为图像处理领域的关键技术之一，其目的是找到两幅或多幅不同视角、不同时间或不同传感器获取的图像之间像素级的空间对应关系，并将它们转换到同一坐标系下。

近年来，随着计算机视觉、模式识别、人工智能等领域的快速发展，图像配准技术在医学影像分析、遥感图像处理、计算机视觉、虚拟现实等领域得到越来越广泛的应用，并逐渐成为学术界和工业界的研究热点。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

图像配准技术自20世纪60年代兴起以来，一直是计算机视觉和图像处理领域的研究热点，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在图像配准领域展开了大量的研究工作，并在医学图像配准、遥感图像配准等方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.深入研究图像配准的基本原理，包括图像预处理、特征提取、相似性度量、变换模型和优化算法等关键技术，分析不同方法的优缺点和适用范围。

2.重点研究基于特征的图像配准和基于区域的图像配准方法，探讨特征点检测与描述、特征匹配算法、误匹配点剔除、区域分割方法、区域表示与描述、区域相似性度量、基于区域的变换估计等关键技术，并对不同方法的性能进行比较分析。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助计算机模拟和仿真技术，对图像配准技术进行深入研究。

1.首先，进行文献调研，系统地学习和掌握图像配准的基本理论、方法和技术，了解国内外研究现状和发展趋势，为后续研究奠定基础。

2.其次，深入研究不同类型的图像配准算法，包括基于特征的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点、适用范围和性能差异。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的基于深度学习的图像配准方法，该方法结合了传统方法和深度学习方法的优点，能够在保证配准精度的同时，显著提高配准效率。

2.开发一套通用的图像配准软件平台，该平台具有以下特点：支持多种图像配准算法，包括基于特征的方法、基于区域的方法和基于深度学习的方法；界面友好，操作简单，易于使用；性能优良，配准精度高，效率快，鲁棒性强。

3.将图像配准技术应用于医学影像分析，开发一套基于图像配准的医学影像分析系统，用于辅助医生进行疾病诊断和治疗。

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] 孙军华,李永树,杜鹃. 基于改进surf和ransac的图像配准算法[j]. 光学精密工程,2019,27(08):1833-1843.

[2] 刘艳,刘峰,王宇,等. 基于改进kaze和特征点分类的遥感图像快速配准[j]. 光学学报,2020,40(15):1528002-1528002.

[3] 韩冬,惠晓威,王文杰,等. 基于深度学习的医学图像配准方法综述[j]. 自动化学报,2021,47(02):256-275.