1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，单应性矩阵估计作为计算机视觉领域的基础性问题，在图像配准、三维重建、增强现实等领域扮演着至关重要的角色。

传统的单应性矩阵估计方法通常依赖于特征点提取和匹配，然而这些方法在面对图像噪声、光照变化、视角变化等复杂场景时，其鲁棒性和精度往往难以满足实际应用需求。

深度学习作为一种强大的特征提取和非线性映射方法，近年来在计算机视觉领域取得了突破性进展，为解决传统单应性矩阵估计方法所面临的挑战提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在单应性矩阵估计方面进行了大量的研究，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在单应性矩阵估计方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用深度学习技术进行单应性矩阵估计，具体内容包括：
1.构建基于深度学习的单应性矩阵估计模型:设计合理的网络结构，提取图像中的特征信息，并回归预测单应性矩阵参数。

2.优化模型训练策略:研究合适的损失函数和优化算法，提高模型的训练效率和泛化能力。

3.进行实验验证与分析:在公开数据集上进行实验，与传统方法进行对比，验证所提方法的有效性和优越性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:系统地查阅国内外相关文献，了解单应性矩阵估计的理论基础、研究现状和发展趋势，为研究方案的设计提供理论依据。

2.数据集构建与预处理:收集整理相关图像数据，并进行预处理，例如图像裁剪、缩放、归一化等，为模型训练和测试做准备。

3.模型设计与实现:设计基于深度学习的单应性矩阵估计模型，包括特征提取网络和单应性矩阵回归网络，并利用深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）进行模型实现。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种新的基于深度学习的单应性矩阵估计模型:区别于现有的深度学习方法，本研究将探索新的网络结构和训练策略，以提高模型的精度、效率和泛化能力。

2.设计更有效的损失函数:针对单应性矩阵估计的特点，设计更合理的损失函数，以引导模型更好地学习图像之间的几何变换关系。

3.探索更优的模型训练策略:研究更合适的优化算法和数据增强方法，以提高模型的训练效率和泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李宏博，王博，徐晓刚. 基于深度学习的单目图像深度估计研究综述[j]. 智能系统学报, 2021, 16(3): 421-434.

2.马颂德，张正涛，徐金梧. 基于深度学习的单目视觉slam方法综述[j]. 机器人, 2020, 42(3): 382-394.

3.刘佳, 王涌天. 基于深度学习的视觉slam综述[j]. 自动化学报, 2019, 45(7): 1231-1254.