一、文献综述
（一）国内外研究现状
图像拼接技术作为计算机图形学、数字图像处理和计算机视觉等领域基础之一，受到了国内外广泛的关注并取得了快速发展。然而图像拼接技术涉及的理论基础并不是单一性的，且社会对其各项性能指标的要求也在不断的提升，因此图像拼接技术仍然需要不断地进步和发展。为了更好地促进图像拼接技术的发展，国内外的学者针对图像拼接的效率和稳健性等问题，在不断地进行深入的探索。
到目前为止，有关图像拼接方面的技术，国外已经有许多专家做了大量的研究，1975年，有专家针对二维图像在平移过程中的拼接，将傅立叶变换和互功率谱相结合，提出了相位相关法。在1987年，有专家将傅里叶变换应用到图像的旋转中，使用扩展相位相关法完成图像拼接[[1]]。1988年国外的研究者C.Hanis和JStephens提出了基于图像边界的曲率和信号处理中的自相关函数的Harris算法。该算法是利用移动的窗口在图像中计算灰度变化值，以当前像素为中心像素，计算出中心像素和周围8个领域像素的最大值，再和设定的阈值进行比较，从而获取提取特征点[[2]]。1992年，有专家针对图像配准技术的相关理论和实现方式重新进行了归纳和分析[[3]]。1996年，RichardSzeliski提出了基于图像间8参数透视变换矩阵的图像配准算法，该方法在一定程度上解决了存在已久的图像变换问题，成为图像处理领域的一个经典算法[[4]]。2000年，Szeliski又提出根据相机的运动得到的相邻图片之间计算运动估计模型，然后通过柱面投影对图像进行拼接。该算法可以估计图像的增量变形(或等效的瞬时运动)，极大地简化了梯度下降算法中所需的梯度和Hessians的计算[[5]]。2003年，有专家总结了图像拼接技术的方法并将该技术的实现流程进行了概述。图像配准和融合是图像拼接技术的两个主要步骤，其准确度以及速率对全景图的拼接有直接的影响，因此，图像配准和图像融合技术的算法选择和使用是至关重要的。随后国内外研究者开启了对SURF算法的研究了灰度级相似的两张图像拼接错乱的问题[[6]]。2011年，JunhongGao等人在前人研究的基础上，使用两个单应性矩阵分别对齐背景平面和前景平面，以此实现现实场景的无缝拼接[[7]]。在2015年，有专家使用最小二乘法将变换矩阵的参数进行估算，使Harris特征点匹配算法的准确率提高[[8]]。在2016年，有专家针对在海上遥感图像拼接效果不尽人意的问题，对特征点匹配方法进行了改进，并取得了不错的效果[[9]]。在2017年，有专家针对基于角点进行匹配的方式进行了研究，提高了准确度和效率，谷歌也推出新的图像拼接技术，解决街景地图中存在的拼接缝合线问题[[10]]。
全景图像拼接技术的研究在国内起步较慢，但在各方面的努力下也有了很多成果。漆驰等人提出了一种摄像机绕竖轴旋转采集图像，然后拼接圆柱面全景图的方法，这种方法在早期是一种解决投影平面的最优解法。该方法的好处是不用限制相邻帧之间摄像机的转角，对于帧间光照强度的差别也可以忽略不计[[11]]。张昌胜对基于特征线段匹配的经典算法进行了改进，提出一种带阈值的加权平均算法，在处理两幅图片重叠部分的平滑问题方面得到了很好的效果[[12]]。严磊提出了一种基于SIFT和MSER互补不变特征的图像拼接算法。主要原理是将MSER检测子推广到高斯尺度空间，并与SIFT特征算子结合，利用它们在旋转、缩放和视角亮度变化等情况下的不变形使图像间的匹配更为精确[[13]]。曹芳根据图像平面结构的相似度提出了一种基于特征点引导采样的分层多平面图像配准方法。算法通过减少图像拼接的重投影畸变，迅速地建立每个平面的变换模型，从而大幅度增加了特征点的匹配队数，有效地解决了漏匹配的问题[[14]]。吴丽萍等人重点研究了平滑处理柱面全景图时效果不佳的情况，包括图像尺度大小、视角差异和亮度变化，提出了一种新的柱面全景图平滑算法。该算法采用柱面投影的方式，依次处理不同柱面的图像序列，然后调整相邻图像的灰度差，定位拼接缝隙，成功地消除了拼接缝实现相邻图像之间的平滑过度[[15]]。安徽水天信息科技有限公司开发出了图像采集、传输、分析和检索多方位的智能视频处理系统，有效地解决了广场全景安防、机场全景监控等重点场所的宽视角、大场景监控问题。该系统清晰度不低于1080P，实时视频流帧率不低于25pfs，视频流分辨率可达4096*832，具有较好的实用价值[[16]]。
- 研究主要成果
图像拼接技术解决了成像设备的分辨率与成像场景的规模大小之间的互斥问题。不仅与人们日常生活娱乐和工作息息相关，而且在科学研究和实际生产建设中有着广泛的应用。归纳起来有以下几个方面:
1)碎片图像组合
在航空航天和卫星监控领域中，图像拼接技术可以将卫星照片、空间探测器传回的宇宙图片进行拼接获得目标场景的大型全貌图，这样就能够更精确地了解目标场景的信息；在海洋探测、矿产助测等领域中，图像拼接技术还可以对目标区域进行三维重构和全景绘制，宏观上反映出目标场景的信息，方便科研人员获得更多数据信息。在医学诊断领域，通过图像拼接将医学诊断图片如CT照片、核磁共振成像等进行拼接处理，对提高医学诊断的准确性具有重大意义。
2)全景图像生成
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