图像拼接是计算机视觉领域中的一个重要课题,广泛应用于全景视频监控、遥感地图生成、虚拟现实等领域。近年来一系列新的图像拼接算法不断被提出,但是这些算法对大视差图像进行拼接时,容易产生鬼影和局部扭曲等问题。因此研究设计一个针对近物距场景下的视差图像拼接算法是一个具有重要实际意义的技术难题。论文针对宝钢质押钢卷仓库下狭窄巷道中拍摄的大视差图像拼接进行研究,设计实现了一种结合全局配准与局部配准修正的图像拼接算法,有效地解决了大视差下图像拼接时的鬼影和扭曲等问题。此外论文设计实现了一种“整层钢卷图像档案”的方式对钢卷图像进行存档。(1)针对课题近物距场景下,待拼接图像间存在大视差的情况,先用宽松尺度的全局模型对源图像进行粗糙配准,然后对局部区域进行配准修正,有效减少了大视差图像配准中存在的鬼影和扭曲。(2)提出了一种多特征检测融合的快速全局配准模型。首先利用运算速度快的二进制算子FREAK确定图像间的重叠区域,然后仅对重叠区域检测SIFT,进行精确配准,最后利用结合了K-means特征点聚类的RANSAC算法剔除误匹配点时,均匀其采样点,进一步提高特征点配对的精确度。(3)针对钢卷自身形态和表面特征,设计了一系列配准变换约束,包括配准一致性约束、圆形曲线约束、几何相似性约束、灰度约束、尺度约束,保证了配准变换前后,钢卷仍然保留了自身的圆形轮廓、表面灰度以及尺度信息,拼接结果图像质量满足后期物理形态辨识的清晰度要求。(4)设计、实现了基于机器人车载多摄像头的钢卷图像拼接软硬件系统,系统实现了实时图像采集、传输、拼接和图像显示的全自动化。并且设计了一种以“整排钢卷图像档案”来对钢卷进行存档的方法。钢卷图像档案上有每排钢卷中,整层钢卷的信息,同时存储了单个钢卷的高清大图,将其与整层钢卷一一对应,便于存档,且人工监管时对仓库内钢卷的整体信息一目了然。实验表明,论文设计的算法能够很好的处理宝钢仓库下的大视差钢卷图像的拼接问题,测试结果表明,相比AUTOSTITCH、APAP、SPHP等算法,论文算法有效的避免了视差图像拼接中的鬼影、局部区域扭曲等问题。并且论文设计实现的“钢卷档案”能够有效的用来存档和监控。