图像拼接技术是将数张相邻之间有部分重叠的图像进行无缝拼接,生成一张宽视角或360度的全景图像。图像拼接技术是计算机数字图像处理的重要领域,在医学、旅游、农业和军事方面都有广泛的应用。本论文首先介绍了图像拼接技术的背景意义、研究现状以及应用领域,指出了基于特征点的图像拼接技术,为近年图像拼接技术的主要发展趋势之一。在基于特征点的图像拼接技术的分析基础之上,重点分析了传统RANSAC算法在图像拼接中计算变换矩阵效率低的问题,提出了一种解决该问题的新算法,M_RANSAC算法。该方法通过对特征点的排序减少抽样次数,并采用预检验的方法减少了参与全数据检验的模型。实验证明,新算法M_RANSAC有效的减少了抽样时间和数据检验时间,同时降低了误矩阵的计算概率,提高了图像的拼接效率。论文采用M_RANSAC算法计算变换矩阵,并结合了改进的Harris算法在尺度空间内提取特征点,采用双向归一化互相关法及迭代阈值的方法匹配特征点,最后采用灰度调整和最佳缝合线的方法实现了图像的融合。与此同时实现了一套较完整的全景图获取软件平台的开发。