图像拼接是指将具有部分景物重合的图像进行无缝拼合,生成一张具有较宽视角的高分辨率图像的技术.现有的图像拼接技术主要有两类:基于区域的方法和基于特征的方法.基于区域的方法通常是取参考图像中某一窗口中的点作为特征模板,建立描述两幅图像相似程度的测度函数,然后在待配图像中寻找与此模板最相似的区域使得此函数取得最小值,最后确定匹配的位置.这一类方法在某些情形下的鲁棒性相对于基于特征的方法要好得多,但穷尽搜索的计算量很大.基于特征的方法首先找出图像中的特征点(如边界、拐点),并确定图像间特征点的对应关系,然后利用这种对应关系找到两幅图像间的变换.这一类方法不直接利用图像的灰度信息,因而对光线变化不敏感,但对特征点对应关系的精确程度依赖很大.本文探讨一种基于时域和频域特征的图像拼接方法。