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图像拼接技术;图像拼接技术的研究背景及研究意义;图像拼接步骤;图像匹配;图像匹配分类;1）基于图像灰度的匹配;2）基于模板的匹配;3）基于变换域的匹配;4)基于特征的匹配;提取特征点;②特征匹配：在提取出的特征集之间建立一个对应关系，通常利用特征自身的属性描述结合特征所在的区域的灰度以及特征之间的几何拓扑关系来确定特征间的对应。常用的特征匹配的方法有空间相关、描述符方法、松弛方法和金字塔算法等； ③模型参数估计：在参考图像和待拼接图像重叠区域中找到匹配特征集之后，就需要构造变换模型，即通过图像之间部分元素的匹配关系确定两幅图像的变换关系。根据变换模型就可以将待拼接图像变换到参考图像的坐标系下； ④图像变换和灰度插值：将待拼接图像变换到参考图像坐标系下。 ;图像融合;图像融合的意义与价值;图像融合步骤;融合阶段;像素级图像融合;像素级数据融合原理示意图;加权平均图像融合方法HIS空间图像融合方法;特征级图像融合;特征级数据融合原理示意图;决策级图像融合;决策级数据融合原理示意图;本文主要是对图像拼接技术所做的一个研究，图像拼接技术作为数字图像处理领域的一个重要分支，在虚拟现实领域、医学图像处理领域、遥感技术领域和军事领域中均有广泛的应用。尤其是全景图像拼接技术，解决了很久以来存在的图像视野和图像分辨率矛盾的问题，通过全景拼接技术可以得到宽视野范围的高分辨率的新图像。 本文首先介绍了图像拼接技术的意义、研究背景及拼接技术的特点等，从而展示了图像拼接技术广泛的应用前景。然后对图像拼接的基本流程和关键技术做了阐述，重点介绍了图像拼接技术中的图像匹配和图像融合技术。;Thanks！