一、整体思路总览（先把“路”走清楚）
你这篇论文，本质上要完成 三条主线：
主线 1：算法主线（拼接原理）
特征提取 → 特征匹配 → 误匹配剔除 → 估计变换 → 图像变换 → 图像融合
主线 2：工程主线（飞腾派 + 系统）
在飞腾派上实现一个 自动图像拼接系统，可输入多张图像、自动输出结果，并可视化关键步骤
主线 3：论文主线（对比 + 评估 + 改进）
做算法对比实验 + 质量评估 + 至少一个改进点
这三条线同时推进，但阶段不同。
二、系统总体架构规划（论文 & 程序都用得到）
1️⃣ 系统分层设计（建议你论文里画一张架构图）
┌─────────────────────────┐
│ 用户交互层 │
│ 图像输入 / 参数设置 │
│ 拼接结果 & 可视化展示 │
└──────────▲──────────────┘
│
┌──────────┴──────────────┐
│ 拼接流程控制层 │
│ 流程调度 / 算法选择 │
│ 多图顺序拼接管理 │
└──────────▲──────────────┘
│
┌──────────┴──────────────┐
│ 图像拼接算法层 │
│ 特征提取 / 匹配 / RANSAC│
│ 单应性估计 / 融合 │
└──────────▲──────────────┘
│
┌──────────┴──────────────┐
│ 底层支撑层 │
│ OpenCV / Python/C++ │
│ 飞腾派 Linux 环境 │
└─────────────────────────┘
👉 这张图几乎就是论文第三章的结构骨架。
三、算法流程规划（这是程序的“主线函数”）
1️⃣ 单次两幅图像拼接流程
这是最小可用单元：
- 图像读入
- 特征点提取
- 特征描述子生成
- 特征匹配
- 误匹配剔除（RANSAC）
- 估计几何变换模型（Homography）
- 图像变换（warp）
- 图像融合
- 输出拼接结果 + 可视化中间结果
你后面写程序时，每一步单独一个函数，论文也按这个顺序写。
2️⃣ 多图自动拼接流程（论文加分点）
推荐顺序拼接（简单稳定）：
I1 + I2 → P12
P12 + I3 → P123
P123 + I4 → P1234
规划为：
- 自动按顺序读取图像
- 每次只拼接当前结果与下一张
- 可选“失败检测”（匹配点不足则跳过）
四、关键算法模块规划（为后续对比实验铺路）
1️⃣ 特征点提取模块（重点）
你至少要支持 2–3 种算法：
| 算法 | 用途 |
|---|---|
| SIFT | 精度高，论文友好 |
| ORB | 快速，适合飞腾派 |
| SURF / AKAZE（可选） | 对比用 |
👉 规划成：
extract_features(image, method="SIFT|ORB")
2️⃣ 特征匹配策略模块
至少实现两种：
- BFMatcher（暴力匹配）
- FLANN（快速近邻）
并配合：
- 最近邻比值法（Lowe ratio test）
3️⃣ 误匹配剔除模块（核心）
- RANSAC + 单应性矩阵
- 对比：
- 不使用 RANSAC
- 使用 RANSAC
👉 这是论文实验分析的重点之一。
4️⃣ 图像融合模块（必须有对比）
至少三种层次：
- 直接叠加（baseline）
- 加权平均融合
- 改进方法（你自己的创新点）
可选高级融合（作为改进）：
- 多带融合（Multi-band Blending）
- Feathering
- Laplacian Pyramid（很加分）
五、系统交互与可视化规划（满足第 2 点要求）
1️⃣ 输入方式（选一个即可）
- 命令行参数（最稳）
- 简单 GUI（Tkinter / PyQt，可选）
- Web 界面（不建议，太重）
推荐方案（论文友好）：
python stitch.py --input ./images/ --method ORB --show
2️⃣ 必须可视化的内容
论文明确要求，你系统中至少能显示：
✔ 特征点检测结果
✔ 特征匹配对（连线图）
✔ RANSAC 前后对比
✔ 最终拼接结果
👉 这些图全部可以直接拿去写论文。
六、实验与评估规划（论文第四章的灵魂）
1️⃣ 数据集规划
至少两类：
- 公共数据集
- APAP
- Image Stitching Dataset
- 自采图像
- 手机 / 飞腾派摄像头
- 室外 / 室内
2️⃣ 评估指标（不用全自动，合理即可）
| 指标 | 说明 |
|---|---|
| 拼接成功率 | 是否成功拼接 |
| 匹配点数量 | 反映稳定性 |
| 误匹配比例 | RANSAC效果 |
| 接缝平滑度 | 主观评价 |
| 运行时间 | 飞腾派性能 |
👉 本科论文 主客观结合完全 OK。
七、改进点规划（第 5 点，决定你论文高度）
你可以提前规划一个轻量创新，例如：
方案 A（推荐）
ORB + 多带融合
说明：在嵌入式平台上实现高效且质量可接受的拼接方案
方案 B
改进匹配策略（自适应阈值 / 动态匹配点筛选）
方案 C
简单接缝优化（基于重叠区域能量最小化）
⚠️ 注意：不追求算法原创，只追求“工程改进 + 实验验证”
八、论文与程序同步推进建议（非常重要）
| 阶段 | 你要完成的东西 |
|---|---|
| 第 1 周 | 跑通 OpenCV 两图拼接 |
| 第 2 周 | 飞腾派环境 + ORB |
| 第 3 周 | 可视化 + 多图拼接 |
| 第 4 周 | 对比实验 + 数据整理 |
| 第 5 周 | 改进方案 |
| 第 6 周 | 论文成稿 |