将一系列图片合成一幅大图有多种实现方式,图像快速拼接是其中最好的选择,它主要将一定数量的小区域图像通过软件技术手段快速拼接成一幅大图像。图像快速拼接主要应用于高实时性和突发紧急情况的场景,对算法实用性要求较高。比如灾害发生后了解受灾现场情况、航拍地面查看大致地貌、自然灾害预警等。诸多的应用表明:对图像快速拼接开展研究,不仅可以完善拼接理论,还能够解决实际问题。图像快速拼接技术的目的是快速而又较为精准的获得拼接图像,它的技术难点在于如何精确的配准图像和减小拼接误差。本文通过对现有快速拼接算法进行研究,对当前算法存在的拼接实时性不强、拼接质量不佳、实用性较差等问题,进行了特征二值描述子、快速精确配准、实用性拼接等相关技术研究。主要研究内容和成果贡献如下:1、针对SURF特征点主方向和特征描述符计算复杂耗时、特征描述子占用内存空间较大而二值型特征计算效率高的现状,本文采用了一种二值特征提取算法(Binary SURF,BSURF),首先在多尺度图像上提取特征,然后将利用灰度信息得到的方向赋予特征点,并用二值描述子代替浮点型描述子。经实验验证,对不同场景下有较大差异的图像,本文算法都能得到性能良好的特征,且耗时更少效率更高。2、拼接的误差主要来源于配准阶段,针对传统配准方法耗时且配准效果不尽如人意的缺点,本文通过挑选最优匹配点来改进配准模型。算法使用一种“双向比值法”和改进的RANSAC算法双重筛选,计算出配准模型,并使用非线性优化算法优化该模型。经实验验证,对不同环境下的目标对象,本文算法配准时间明显减少,匹配点更为合理准确。3、在拼接后对图像进行直接融合,会留下明显拼接痕迹,导致融合效果不佳。对此,本文采用了一种复合型融合方法,将亮度均衡手段与基于Laplacian金字塔的多分辨率融合法相结合,发挥二者优势,共同致力于改善融合效果。在对不同光源下不同对象的对比实验中,本文算法优势明显,结果图像画面无缝色彩连续,实现了自然过渡融合。4、针对传统拼接实现方式实用性较差的缺点,本文提出了一种基于拼接缝的“流水”式拼接瓦片图输出的拼接方式,实现了在输入图像的同时能够输出拼接好的瓦片图,提高了算法的实用性。经实验对比,相同拼接条件下,本文方法效率远高于传统算法,使用条件也更加宽松,实用性更高。综上,本文通过对图像快速拼接方法进行深入研究,在特征提取阶段,采用BSURF特征提取算法;在特征配准时,使用改进的配准算法减少获得配准模型的时间,减小与理想模型的误差;在图像融合时,将亮度均衡策略引入多分辨率融合进行深度融合;最后设计了一种实用性很高的拼接实现方式。通过对比实验得出结论:在同等客观条件下,本文方法具有更高的算法效率、更好的拼接质量和更高的实用性。