图像拼接就是将一组相邻两幅间具有重叠区域的图像,根据重叠区域的相同特征拼合成大视角的图像或全景图的技术,其目的是使拼合后的图像能够展现超大视角乃至360度完整视角的场景。它广泛应用于空间探测、卫星遥感、地质勘测及医学诊断等众多领域,因此具有很高的研究价值。本文的研究内容是大景深图像的无缝拼接技术。文章对几类经典的图像配准和融合技术进行分析与总结,其中重点介绍了基于点特征的图像配准方法,并对Harris角点配准方法进行改进,首先控制角点的提取数量,其次用基于互相关的匹配算法对提取出的角点进行匹配,接着用计算角点在图像上几何距离的方法来检验匹配的角点对,剔除匹配错误的角点对,再用RANSAC方法(即随即抽样一致性算法)提纯,保证了图像变换模型的正确估计,最后对重叠图像进行融合,实现接缝处的平滑过渡,实现快速准确的大景深图像无缝拼接。