针对常用的图像拼接算法中存在拼接效率低、视差图像拼接效果差等问题,提出一种基于改进ORB＿GMS(Oriented FAST and Rotated BRIEF＿Grid-based Motion Statistics)算法的大视差图像拼接方法,即ORB＿MSURF＿GMS法。该方法首先利用高斯函数构建尺度空间,借助FAST算法提取尺度空间特征点,使用小波函数提取MSURF(M-Speeded Up Robust Features)描述符并匹配,得到鲁棒性更强的改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法;然后通过运动网格统计算法筛选匹配点;随后,根据匹配点Harris强度值,提出使用非极大值抑制算法均匀化处理特征点;最后,借助尽可能投影算法对待匹配图像进行配准,并借助拉普拉斯金字塔算法融合重叠区域图像,从而得到完整的拼接图像。将改进的ORB＿GMS算法与常用的特征匹配算法,在Oxford数据集中对算法的光照鲁棒性、旋转不变性、尺度不变性、抗模糊变换不变性等指标进行对比评价,验证了本文所提匹配算法具有较好的鲁棒性、效率较高、可保留更多的正确匹配点。将本文拼接方法与单应性矩阵拼接方法、APAP(As-Projective-As-Possible Image Stitching)算法、AANAP(Adaptive As-Natural-As-Possible)算法对比,借助视觉主观、量化对齐、拼接效率等指标对拼接算法评价,实验证明本文所提拼接算法效率较高、拼接效果较好,符合视觉审美。该论文有图47幅,表11个,参考文献53篇。