图像拼接作为图像处理领域中的一个关键技术,是当前的一个热门研究方向,已经在PC平台上取得了不少的研究成果。然而,图像拼接在移动平台上的相关研究却一直比较少,一些传统的PC图像拼接算法在处理效率和资源耗费上不一定适合移动平台。Android是当前移动平台的主流操作系统,因此研究基于Android平台上的图像拼接算法和应用显得尤为必要,具有一定的现实意义。为此,本文展开了以下相关工作。首先,综述了图像拼接技术的主要流程,包括图像获取、图像预处理、图像配准和图像融合等。研究了预处理中的滤波算法和缩放算法,通过对比实验,提出分别使用效果较好的高斯滤波和二阶线性插值进行滤波和缩放,并详细介绍了图像配准的基本框架。其次,研究了基于边缘轮廓提取的图像拼接算法,并在动态规划配准的基础上提出了一种基于链码的角点检测的贪心配准拼接改进算法。该算法采用贪心配准的思想,首先对图像根据链码长度进行贪心分组,然后根据贪心链码配准进行精确匹配,得到一幅完整的拼接图像,实验结果表明该贪心匹配有效的提高了图像拼接的效率和准确率。再者,研究了基于灰度比值模板配准的图像拼接算法,针对比值模板算法误配准率高的情况,本文提出在比值模板中加入Sobel梯度因子,使模板配准问题转化到判断线段相似性的问题上,实验结果表明该算法有效的降低了图像的误配准。最后,设计了一款基于Android平台的图像拼接软件,并用改进的图像拼接算法来实现主要功能模块,如拼接模块、图像修复模块等。该软件可用于图像修复,也可用于智益大脑,达到了在Android平台研究图像拼接算法并将其应用到实际中的目的。