毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述
一、本课题研究的目的及意义
伴随着人工智能的发展，计算机视觉已经成为当今国内外的一大研究热点，而且图像融合技术作为计算机视觉中的代表性前沿方向，近些年来得到了快速的发展。本课是针对无人机传回图像序列信息缺失而且无法提供较为完整的全局环境信息等问题，开展图像融合技术的研究。图像融合技术早期是对于图像拼接与配准技术的研究，典型的图像融合技术如Hough变换以及具有尺度不变性特征的SIFT匹配算法与RANSAC提纯或采用经典的ICP算法，通过这些方法的对比分析实验，得出最适用于无人机传回图像序列的融合算法。本课题的开展可以为今后大范围复杂区域的目标搜寻及全局路径搜索提供有力依据，也能为基于视觉SLAM的无人机环境建模提供技术基础。
但是由于图像处理技术有实用性极强、涉及面极广、内容极多的特点，所以对于初学者来说会感到很抽象，在短时间内学习掌握图像处理知识具有一定难度。因此，对于初学者来说应该结合书本理论知识和相应的实验操作环节，在实践中掌握知识，这样才能在较短的时间内系统的、感性的理解和学习图像处理技术的知识。
1.1本课题研究的意义
在人类每天获取的信息中，大约有70%是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息，所以人类获得外界信息的主要来源是图像信息。在现代很多领域，比如军事、农业工业生产、医学以及天文学等等中，人们越来越依靠和利用图像信息来判断、处理事物、从事研究和解决实际问题。例如：由于无人机的快速发展，无人机在各个领域发挥了极大作用，利用无人机拍摄大量的人工无法拍摄的照片，人们可以利用这些照片来获得想要的资源；在医学上，医生可以通过 X 射线分析，观察到人体各部位的断层图像；在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产，由此可见图像信息的重要性。[1]
1.2本课题研究的目的
获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。所以图像信息的处理从另外一个角度来说，比获得图像更为重要。在现在这个信息时代，尤其是科学技术飞速发展，为了更加快速、准确的获得有用的信息，对图像信息处理提出了更高的要求。 MATLAB 软件自推出以来，不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的、最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C 。它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便的、界面友好的用户环境，而且还具有可扩展性特征。
二、国内外研究现状与发展趋势
上个世纪中期，数字图像处理技术首次出现，而后伴随着计算机以及硬件的发展，数字图像处理技术也逐渐得到重视与发展。直到20 世纪 50 年代末期，数字图像处理才刚刚以一门学科的形式出现。在航天领域中，数字图像处理首次获得应用上的成功，即在1964 年，使用计算机，对几千张月球照片使用了图像处理技术，并成功的绘制出了月球表面地图，取得了数字图像处理应用中里程碑式的成功。随后在 1972年，英国人发明了如今被称为 CT 的断层摄影装置，其方法就是依据图像重建的原理。最近几十年来，科学技术的不断发展，使数字图像处理在各领域都得到了更加广泛的应用和关注。许多学者在图像处理的技术中投入了大量的研究并且取得了丰硕的成果，使数字图像处理技术达到了新的高度，并且发展迅猛。
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