摘要
图像拼接技术旨在将多张存在重叠区域的图像合成为一张视角更加宽广、信息更加丰富的图像，其在遥感图像处理、医学图像分析、虚拟现实等领域具有广泛的应用。
传统的图像拼接方法通常依赖于特征提取、图像匹配和图像融合等步骤，但这些方法在处理复杂场景、噪声干扰、光照变化等问题时存在局限性。
近年来，深度学习技术，尤其是全卷积神经网络（FCN）在图像处理领域取得了显著成果，为图像拼接提供了新的思路。
本文首先介绍了图像拼接和全卷积神经网络的基本概念，然后重点综述了近年来基于全卷积神经网络的图像拼接定位算法的研究进展，包括其基本原理、主要方法和优缺点，并对不同方法的性能进行了比较分析。
最后，总结了该领域存在的问题和未来的发展趋势。
关键词：图像拼接；全卷积神经网络；图像定位；深度学习；文献综述
#1.1图像拼接
图像拼接技术是指将一系列拍摄角度不同、存在重叠区域的图像，通过图像处理技术拼接成一幅包含所有图像信息的高分辨率、宽视角的全景图像或mosaic图像。
其主要流程包括：
1.图像预处理:对输入图像进行去噪、校正等操作，提高图像质量。
2.特征提取与匹配:从预处理后的图像中提取特征点，并进行匹配，找到图像间的对应关系。
3.图像变换:根据匹配的特征点计算图像间的几何变换关系，并将图像变换到同一坐标系下。
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