通过图像拼接技术，可以剔除冗余信息，压缩信息存储量，从而更加有效地表示信息。
图像拼接技术是一个日益流行的研究领域，它己经成为计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点，被广泛的应用于医学图像分析、数字视频压缩、运动分析、虚拟现实技术、遥感图像处理等领域。
因此，对图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和重大的现实意义。
本课题拟研究的问题为：1、 对以下几种基于特征点的图像拼接算法进行研究（1） Forstner特征点：摄影测量中的著名点定位算子，其特点是速度快、精度较高。
（2） Moravec 特征点：点特征提取算子中的经典算子之一，它具有计算量小, 不丢失灰度信息等优点。
（3） Susan算法：该算法用一个预定义的掩板对图像中的每个像素点进行局部的运算操作，给出相应的边缘响应。
这个响应就作为输出得到图像的边缘。
（4） Harris角点：实现特征点的图像拼接的经典算法，其基本思想在于从图像局部的小窗口观察图像特征点。
（5） Harris-laplace角点：在图像的不同尺度中提取Harris角点，是对Harris角点检测的改进与加强 。
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