1. 研究目的与意义
近年来，随着计算机技术的快速发展，图像融合技术发展越来越广泛和深入，对具有较大视域全景图像的需求也越来越迫切。全景图像拼接作为新兴技术，短短几年得到了快速发展，受到研究者越来越多的关注。全景图像拼接需求因成像设备（如数码相机、扫描仪等）的视角有限不能直接拍摄超宽（或360）视场照片而提出的，主要解决由窄视角成像设备获取（具有重叠区域）的多幅图片通过拼接生成超宽视场图像或全景图像的问题。在日常生活中，由于拍摄设备的视角限制，不可能一次性的拍摄出某一场景的全景图片，而是使用专用的全景照相机又使得拍摄成本大幅增加。图像拼接技术就可以解决由于拍摄设备的限制而不能一次性拍摄出全景图片的这个问题，它利用计算机对采集到的相互之间具有重叠部分的图片进行自动计算匹配，通过图像拼接算法的一系列处理，就能够得到一个无缝的高分辨率的宽视角图片。
全景图像拼接技术为图像降噪、视场扩展、运动物体去除模糊、空间解析的提高和动态范围增强提供了可能，使图像采集设备更加普通化，利用普通的数码相机，通过相关处理方法即可得到满足条件的图像，其基本数据表示是由一组光学观察组成的，不需要明确的几何表示就能提供令人信服的效果，是目前全球范围内迅速发展并逐步流行的一种视觉新技术，任务是自动创建高分辨率的超宽视角的大图像。
全景图像拼接技术在视频压缩及索引、视域增大、简单照片编辑、大型航空、人造卫星照片、场景构造（物体的3D重建）、宇宙空间、海底、地质、气象勘测、医学诊断、军事侦察、公安取证、数码相机超分辨处理、摄影测量等计算机视觉、图像处理、计算机图形学和虚拟现实领域都有广泛应用并且有着很大的实际价值，其应用前景十分广阔，因此深入研究全景图像拼接技术有着十分重要的现实意义。
2. 研究内容与预期目标
本课题将研究基于matlab环境，利用基于块匹配的全景图像自动拼接技术实现寻找两张图像之间相关度最高的区域来实现全景图像拼接这一完整过程。基于块匹配的全景图像拼接技术又可以称为基于区域的全景图像拼接技术，课题将着重研究其中的基于模块的匹配方法，建立合理的模板模型进行区域锁定，对匹配准则方法进行了解并选择适当的方法进行图像匹配，在图像匹配中选择适当的移动间距，选择适当的图像融合技术以此来消除图像拼接缝隙。通过对这些技术的研究，希望能实现基于块匹配的全景图像自动拼接，完成拥有相似区域的两张图像的自动拼接的预期目标。
3. 研究方法与步骤
1.先寻找合适的拍摄场景，用手持照相机通过人体平移进行拍摄两张水平方向不同的照片，照片间需要有部分的重叠部分，这样就完成图片采集的步骤。
2.接着通过一定大小的模版在图像上选取特定匹配区域，以其灰度值统计作为其区域特征，使用灰度值统计减少特征的提取的复杂度。
3.通过将特征模版在待匹配图像中进行穷尽检索，每移动一次模版的位置，就计算模版中像素的灰度值与待匹配图像中被模版所覆盖区域对应像素值的乘积将每次得到的点积进行存储和判断，值的大小衡量了模板与所覆盖区域相似度的大小以此完成实现图像匹配。
4. 参考文献
[1] 徐止喜. 基于匹配的图像拼接关键技术研究与实现[D]. 电子科技大学, 2013.
[2] 王娟. 图像拼接技术研究[D]. 陕西师范大学, 2008.
[3] 杨郑. 基于块匹配和特征点匹配的图像拼接算法研究[D]. 西南交通大学, 2009.
5. 工作计划
2022-3-4~2022-3-14：收集和设计相关资料，查阅相关文献资料，完成开题；
2022-3-15~2022-3-21：熟悉matlab开发平台，掌握语言运用；
2022-3-22~2022-5-20：研究并实现基于块匹配的全景图像自动拼接技术；
