【摘 要】
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图像拼接的任务是将多个具有一定重叠部分的图片拼接成一个无缝的大视景图像。目前图像拼接技术被广泛地用于生成全景照片、医学图像、虚拟现实等各个领域。现代的图像拼接算法通常基于特征匹配技术，依据图像中的特征匹配来估计图像的变换矩阵进行图像配准，再通过一定的方法融合配准后的图像得到拼接结果。 传统的图像拼接通常要求输入图像没有或只有很小的视差，具有较大视差的场景下的图像拼接问题是图像拼接领域的一个难点，
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图像拼接的任务是将多个具有一定重叠部分的图片拼接成一个无缝的大视景图像。目前图像拼接技术被广泛地用于生成全景照片、医学图像、虚拟现实等各个领域。现代的图像拼接算法通常基于特征匹配技术，依据图像中的特征匹配来估计图像的变换矩阵进行图像配准，再通过一定的方法融合配准后的图像得到拼接结果。
传统的图像拼接通常要求输入图像没有或只有很小的视差，具有较大视差的场景下的图像拼接问题是图像拼接领域的一个难点，近年来的研究表明缝合线主导的方法对于大视差场景的拼接很有效。研究针对大视差场景下的图像拼接问题，提出了一种基于层级的缝合线主导的图像拼接算法，通过将图像的特征匹配进行层级划分，并对每个层级使用局部变换的配准方法生成多个候选配准结果，用缝合线质量筛选出最优的配准结果，最后使用缝合线分割以及多波段融合的方法融合图像。研究的主要内容包括：
1.提出了一种使用层级划分来生成候选配准结果的方法，相比目前缝合线主导的方法中常用的通过随机组合特征匹配生成候选配准结果的方法，减少了产生的候选配准结果的数量，提高了算法运行效率。
2.使用局部变换的方法对每个层级计算候选配准结果，提高了配准效果，同时通过RANSAC算法筛选层级内的特征匹配，解决了局部变换方法的带来的图像拉伸问题。
3.设计了一种新的缝合线能量函数，在传统能量函数的基础上进行优化，通过引入梯度误差以及Lab颜色空间提高了缝合线结果的质量。
经过实验表明提出的图像拼接方法在许多大视差场景下能够得到较好的拼接结果。最后对比了目前常用的几种图像拼接算法，提出的方法在拼接效果和运行效率上都具有一定优势。
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