全文总字数：2708字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
图像拼接是计算机视觉中一个有趣的领域，它把来自多个不同视角相机的图像变换到同一视角下，无缝拼接成一张宽视野图像（比如360度全景图，甚至360度*180度的球面全景）。
对于较大篇幅的文档图片，无法通过一次拍摄完成整幅文档内容的采集，需要进行多次多方位的拍摄获得局部图像，然后使用图像拼接技术使之形成完整的文档图像。
古籍文档存在破损、污渍，模糊等物理因素，对图片的拼接有一定的影响。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1） 熟悉了解机器学习，深度学习常用算法，熟悉编程环境，了解图像处理相关知识。
2） 认真阅读图像拼接相关文献，对相关算法进行深入研究，要达到理解图像拼接算法的原理，并对其进行编程实现。
3） 通过指定设备收集古籍文档图片数据。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2020年1月11日-2020年1月31日，查看相关国内外文献；
2）2020年2月1日-2020年2月28日，针对性学习编程语言（eg:Python，matlab）,图像处理，深度学习方法知识，尝试实现已阅读文献中的方法，完成开题报告。
3）2020年3月1日-2020年3月15日，通过指定设备收集文档图片，构建数据集。
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4. 主要参考文献
[1] Simo-Serra E, Trulls E, Ferraz L, et al. Discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015: 118-126.
[2] Liu Z, Li Z, Zhang J, et al. Euclidean and Hamming Embedding for image patch description with convolutional networks[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2016: 72-78.
[3] Lin K, Lu J, Chen C S, et al. Learning compact binary descriptors with unsupervised deep neural networks[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 1183-1192.
[4] Kumar B G, Carneiro G, Reid I. Learning local image descriptors with deep siamese and triplet convolutional networks by minimising global loss functions[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 5385-5394.
[5] Yang H F, Lin K, Chen C S. Supervised Learning of Semantics-Preserving Hash via Deep Convolutional Neural Networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2017.
[6] Tian, Yurun, Bin Fan, and Fuchao Wu. "L2-Net: Deep learning of discriminative patch descriptor in euclidean space." Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Vol. 2. 2017.
[7] Balntas, Vassileios, et al. "HPatches: A benchmark and evaluation of handcrafted and learned local descriptors." [C]. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.
[8]Madhusudana, Pavan Soundararajan, Rajiv. (2019). Subjective and Objective Quality Assessment of Stitched Images for Virtual Reality. IEEE Transactions on Image Processing. PP. 1-1. 10.1109/TIP.2019.2921858.
[9] Hejazifar H ,Khotanlou H . Fast and robust seam estimation to seamless image stitching[J]. Signal Image and Video Processing, 2018, 12(1):1-9.
[10] Liao T ,Li N . Single-Perspective Warps in Natural Image Stitching[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2018, PP(99).
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