摘要：为了降低图像拼接中对图像序列获取的苛刻要求，增强拼接算法的适应性和灵活性，本文给出了一种从特征点提取，匹配到图像间点变换估计和拼接融合的全自动稳健算法。实验结果表明，该算法不仅保持了较好的图像拼接准确性和鲁棒性，而且降低了对图像序列获取的要求，增强了应用的适应性和灵活性。论文关键词：图像融合,图像拼接,图像配准0 引言图像拼接1就是把针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成一张大的宽视角的图像。拼接后的图像要求最大程度地与原始图像接近，失真尽可能小，没有明显的缝合线。整个算法主要包含3步：特征点的提取和匹配；图像间点变换的估计；图像交接处的无缝过渡。对每步算法的研究虽然已取得了一些成果，但基本上还没有形成一种稳健完全自动的拼接融合技术。Richard以手动确定至少4对特征点，并以特征点像素的亮度误差构造优化函数来估计图像间的点变换关系，取得了比较好的平面和深度场景融合效果，但此算法以亮度误差来做点变换估计，这对图像的光照变化非常敏感且整个算法的自动化程度不够。Pollefey详细研究了特征点自动提取和匹配问题，但没有针对图像处理做更深入的研究。Peter分
