随着图像拼接技术的发展与成熟,针对拼接图像质量进行客观评价以比较图像拼接算法性能的作用越来越重要。目前图像质量评价方法对于拼接图像的研究较少,并且拼接图像质量评价方法往往受到标准参考图像或拼接算法的限制。在实际评价拼接图像时,面对复杂的拼接场景,研究一种通用独立的拼接图像质量评价方法具有实用的意义。基于此,本文从实际需求出发,重点研究了图像质量评价技术在一维和二维拼接图像中的应用。通过构建拼接图像数据集分析拼接图像特点,结合图像拼接原理与视觉感知规律,设计并验证了针对拼接图像顺序、畸变、对齐、融合四个方面的评价方法,总结拼接图像质量评价值计算公式,最终实现了通用独立的拼接图像质量评价方法。本文主要的研究工作如下:1.拼接图像顺序评价是拼接图像质量评价的基础,参考人眼视觉评价过程,本文提出了一种基于特征点的顺序评价方法。利用SURF特征点提取与KNN特征点匹配算法,比较待拼接原始小图和待评价拼接图像裁剪区域之间的特征点与匹配点的比例关系,计算顺序评价值。2.拼接图像畸变评价是拼接图像质量评价必要的步骤,结合图像拼接原理,本文提出了一种基于单应性矩阵的畸变评价方法。利用RANSAC算法求解单应性矩阵,通过实验分析矩阵参数与畸变程度的对应关系,计算畸变评价值。3.拼接图像对齐评价是拼接图像质量评价关键的步骤,本文提出了一种基于相似度的对齐评价方法。根据单应性矩阵估计映射变换图像,重点研究映射变换图像之间重叠区域的对齐程度,构造差分绝对值图像,计算对齐评价值。4.拼接图像融合评价是补充完善拼接图像质量评价的步骤,本文提出了一种基于空间频率的融合评价方法。统计映射变换图像与对应融合区域图像的空间频率,分析空间频率差异与融合效果的对应关系,计算融合评价值。综合顺序、畸变、对齐、融合四个方面的评价值得到统一的拼接图像质量评价值。利用本文拼接图像质量评价方法,并结合主观质量评价方法,对拼接图像数据集中的拼接图像进行了质量评价实验,验证了拼接图像质量评价方法的准确性。本文在Visual Studio 2013编译环境下完成了课题实验。实验结果表明,利用本文的拼接图像质量评价方法能够得到与主观评价一致的结果,提供了一种创新的、可行的研究思路。