图像拼接是对两幅或多幅存在重叠区域的图像进行拼接的技术,也是计算机视觉领域中图像处理相关的一项关键技术。图像拼接对于生成高分辨率全景图像以及视频至关重要。近几年,随着一些优秀的图像拼接技术被提出,相关问题又逐渐成为计算机图形图像处理领域中的热点。图像拼接最直接的效果就是增加图像的视野,而为了获取大视野图像目前比较可行的方案有两种,一种是采用广角镜头进行拍摄,另一种就是采用普通视角的镜头多次拍摄后进行图像拼接。尽管广角镜头可以一次性拍摄得到大视野图像,但昂贵的设备价格导致其只能用在特定的场合。而图像拼接的局限在于拼接效果与计算速度。本文将图像拼接过程分为两个部分,即配准与融合,分别介绍了相关步骤的常用算法,并针对图像的对齐过程进行了细致的研究。为了对齐具有视差容限的图像,近年来研究者们提出了一些优秀的图像拼接技术。其中一种方法是基于薄板样条函数(Thin-Plate Splines,TPS)的弹性局部配准算法(Elastic Local Alignment,ELA),该算法在保证对齐精度的前提下大大提高了图像拼接的速度。然而,在某些视差较大的情况下,该算法很容易在重叠区域的边缘产生可见的失真,使结果看起来不自然。本文的主要工作如下:(1)研究了图像拼接问题目前国际现状,重点分析了当前最佳拼接效果的代表方法弹性局部配准算法。(2)结合基于薄板样条函数的图像对齐算法,提出了一种基于变形函数的权重优化算法。该算法有效地减轻了拼接图像重叠区域附近的图像失真现象,进一步提高了拼接图像的视觉效果。(3)针对当前图像分辨率越来越高的实际情况,提出了一种自适应稀疏匹配特征点加速图像拼接的算法。该算法在提高图像拼接速度的同时保证了拼接图像的对齐精度。在实验中,对800万像素的图像进行拼接,图像变形对齐环节耗时由原来的20秒缩短到了3秒。