在计算机视觉领域,图像拼接一直是一个热点研究方向,它可以用来生成大视场的高分辨率图像以满足人们观察需要,随着相关技术的发展,如今已被广泛应用于虚拟现实、视频监控、医学图像处理、军事侦察、遥感图像处理等众多领域。基于点特征的图像配准方法是本文的基础,因此本文首先从减小图像配准误差的角度出发,结合模型选择相关理论,研究了控制点采样问题,深入探讨了控制点均匀采样对于配准模型参数估计的意义。然后,本文对静平台下的图像拼接方法进行了研究。先是利用张正友方法对相机进行标定并完成图像畸变矫正过程,其次研究了利用标定纸完成图像正投影以及图像配准的工作,并说明了采用的投影和插值方式,最后根据实际应用要求,本文提出一种固定多相机实时视频拼接策略,通过采集初始控制帧计算大视场全景拼接相关参数,并生成坐标映射查找表,拼接时在线查表,省去复杂计算过程,从而达到实时效果。最后针对运动平台下的大视场拼接需要,本文结合前面所得结论提出基于区域分块的特征检测方法,利用BBF方法完成特征匹配,并通过RANSAC方法鲁棒估计出图像变换参数。然后针对拼接可能出现的融合鬼影情况,提出采用多分辨率融合与缝合线搜索方法,对于存在运动物体的情况使用运动区域剔除策略,并通过实验说明了所提方法的有效性。