随着计算机技术的快速发展,计算机视觉领域得到了更多的关注,同时人们对于视觉领域的一些技术要求也越来越高。图像拼接技术作为一种常用的图像处理技术,因为其能够通过后期的处理来弥补拍摄设备的不足,能够满足研究领域对于图像本身的一些需求,目前图像拼接技术已经广泛应用于医学影像、虚拟现实、军事以及遥感影像等领域,并且发挥着至关重要的作用。图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两大步骤。现有的图像拼接方法的配准环节注重叠区域的对齐精度,同时也带来了图像的投影形变问题。虽然现有的图像拼接方法在重叠区域的对齐准确度很高,但是投影形变的存在使得拼接效果不理想。所以找到一种能够提高重叠区域的对齐精度的同时,还能够约束投影形变的产生的方法就显得尤为重要。为了解决这个难题,本文提出了一种新型的混合变换模型,利用相似变换的特性来约束投影形变的程度。本文定义了权重系数结合投影变换和相似变换,通过特征点所在位置来决定权重系数的大小。本文提出的混合变换模型在重叠区域的对齐方面能够达到很高的准确度,图像整体的形状以及图像本身的细节信息能够得到很好的保持,兼顾了投影变换和相似变换的优点。视差就是从拥有一定距离的两个位置上观察同一个物体所产生的方向的差异。具有大视差的待拼接图像使用传统的图像拼接技术进行处理,会产生一定程度的伪影和模糊等一些影响拼接效果的现象。本文提出了一种新的基于缝合线的图像融合方法,结合上面形状保护的特性,能够很好的处理大视差场景下全景图像的拼接问题,使拼接后的全景图像重叠部分对齐准确,全景图像整体形状得到保护,拼接效果得到显著提升。