在光场相机芯片算法的研究中,基于光场成像的三维图像重构技术的研究是重中之重。而在三维重构的过程中,如果在图像拼接阶段利用现有的拼接方法,虽然拼接效果能够勉强满足需求,但是所需的时间太长,这对于将芯片应用到智能手机这类产品中,性价比总不尽人意。因此,找到一种效果较好的并且实时性高的拼接算法,以效提高产品的性能变得十分迫切、。基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的图像拼接算法是一种经典的拼接算法。该算法的优点是具有较高的特征匹配准确率,缺点是耗时太长。本文提出一种基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征的图像拼接新算法。该算法首先运用ORB算法对图像进行特征提取和匹配,降低特征提取和匹配算法的复杂度,提高图像匹配的速度；然后通过RASANC (Random Sample Consensus,随机抽样一致)算法剔除误匹配点,提高匹配精度；最后在图像融合阶段,采用加权平均法对图像进行融合,提高图像融合速度。实验结果表明,该算法在基本保持拼接图像质量不变的前提下,与使用基于SIFT特征的图像拼接算法相比,可以减少大约74%的图像拼接时间；与使用基于SURF (Speed Up Robust Feature)特征的图像拼接算法相比,可以减少大约73%的图像拼接时间。