摘要
全景图像拼接技术能够将多张部分重叠的图像合成宽视角、高分辨率的全景图像，近年来在机器视觉、机器人、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
集装箱码头作为现代物流的重要枢纽，对监控和管理提出了更高的要求，而全景图像拼接技术为码头智能化建设提供了一种有效的解决方案。
本文首先介绍了全景图像拼接的概念和基本流程，然后重点阐述了基于特征匹配和基于深度学习的两类主要拼接方法，并分析了其优缺点。
最后，探讨了全景图像拼接技术在集装箱码头中的应用现状和未来发展趋势。
关键词：全景图像拼接；特征匹配；深度学习；集装箱码头；智能化
1相关概念全景图像拼接是指将一系列具有重叠区域的图像缝合成一张高分辨率、宽视角的图像的技术，其目的是为了克服传统相机视野范围的限制，获得更加完整的场景信息。
全景图像拼接技术主要包含以下几个步骤：
1.图像获取:获取一系列具有一定重叠度的图像序列。
2.图像预处理:对获取的图像进行去噪、畸变校正等预处理操作，提高图像质量。
3.特征提取与匹配:从预处理后的图像中提取特征点，并进行特征匹配，找到图像间的对应关系。
4.图像配准:根据特征匹配的结果，计算图像间的变换矩阵，将图像投影到同一坐标系下。
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