基于改进的高斯滤波和SIFT算法的序列图像拼接算法研究的开题报告开题报告题目：基于改进的高斯滤波和SIFT算法的序列图像拼接算法研究摘要：序列图像拼接是将多幅图像拼接成一张完整的图像，涉及到图像处理领域中的多个子领域，如图像配准、图像融合和特征提取等。本文将研究基于改进的高斯滤波和SIFT算法的序列图像拼接算法，以实现高效、准确的图像拼接。首先，对图像预处理进行探究，利用改进的高斯滤波算法对图像进行去噪处理，提高图像质量。然后，利用SIFT算法提取关键点及其描述子，用于特征匹配。对于匹配到的关键点，通过RANSAC算法筛选出正确的匹配点对，同时得到变换矩阵，实现图像配准。最后，利用经验模式分解方法对融合后的图像进行低频成分和高频成分的分解，进而实现多频段融合，提高图像质量，同时消除图像拼接产生的拼缝及伪影。关键词：序列图像拼接、高斯滤波、SIFT算法、图像配准、经验模式分解研究意义：序列图像拼接在计算机视觉和图像处理领域中有着广泛的应用，如拼接全景图像、医学图像等。其优势在于可以扩展图像视野，实现对单张图像无法达成的内容捕捉。因此，对高效、准确的序列图像拼接算法进行研究，对促进计算机视觉及图像处理领域的发展，以及解决相关实际应用问题具有重要的意义。研究内容：1.对序列图像进行预处理，利用高斯滤波算法进行去噪处理。2.利用SIFT算法提取关键点及其描述子，用于特征匹配。3.采用RANSAC算法进行关键点匹配，得到正确的匹配点对，并得到变换矩阵。4.将匹配后的图像进行对齐，实现图像配准。5.利用经验模式分解方法对多幅图像进行多尺度分解，进行多频段融合，提高选通率，同时消除拼缝和伪影，得到拼接后的全景图像。研究方法：本研究方法主要包括图像预处理、特征提取和描述、特征匹配和图像融合技术。其中，图像预处理采用改进的高斯滤波算法进行去噪处理；利用SIFT算法对图像进行特征提取和描述；利用RANSAC算法进行特征匹配和图像配准；最后，通过多频段融合技术，实现图像拼接和图像质量提升。研究计划：1.阅读相关文献，了解序列图像拼接领域的相关理论知识。预计时间为2周。2.学习高斯滤波算法和SIFT算法，并进行实验测试。预计时间为3周。3.对SIFT算法提取的特征进行RANSAC算法匹配，并对匹配算法进行优化。预计时间为2周。4.实现图像拼接算法，并提高图像拼接的速度和准确性。预计时间为2周。5.进行数据结果测试，并对算法进行优化。预计时间为1周。6.撰写论文。预计时间为3周。总预计时间为13周。参考文献：[1]LuoL,ZhuJ,LiK,etal.SequenceImageStitchingAlgorithmBasedonImprovedSURFFeatures[J].JournalofElectronicImagingTechnology,2020,26(3):327-333.[2]LinZ,WangY.PanoramicimagestitchingbasedonSURFandRANSACalgorithm[C]//20179thInternationalConferenceonMeasuringTechnologyandMechatronicsAutomation(ICMTMA).IEEE,2017:852-855.[3]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision,2004,60(2):91-110.[4]LinHY,LinCY,HungYH.MultipleKernelsforMulti-scaleImageFusion[J].AppliedOptics,2016,55(32):9271-9280.