随着汽车保有量的迅速增加,因驾驶员视觉盲区引发的交通事故问题日益严重,基于图像拼接技术的车载图像系统的出现,在一定程度上消除了驾驶员的视觉盲区,逐渐成为了智能交通与图像处理领域的研究热点。图像融合技术作为图像拼接流程中关键的环节之一,其算法实现性能的好坏对于面向车载应用的图像融合的质量和视觉效果有着至关重要的影响。因此,本文针对车载图像系统中的像素级融合方法开展了较为深入的研究,主要研究内容如下:1、针对图像拼接时寻找拼接缝准确性低、不能有效消除等问题,提出了一种基于邻域对比的拼接缝消除方法。首先,采用一个3×3模板在图像的重叠区域寻找连续数行灰度标准差最大的点,迭代剔除偏差较大的点后作为拼接缝的起始点,通过设置阈值来限制其它行候选拼接点区域并选取各行拼接点;然后连接各行的拼接点作为最佳拼接缝;最后利用加权平均法完成图像融合。实验结果表明,该方法能够使得拼接缝两侧灰度差异较小,从而有效地消除拼接缝,并使得拼接后的图像效果平滑自然,较好地实现无缝拼接。2、针对图像拼接时产生拼接缝的问题,通过对强制改正法的分析,提出一种基于拼接缝两侧图像灰度均值差改正比的拼接缝消除方法。该方法先计算缝两侧图像灰度均值之差的绝对值与原图像均值之比,然后在改正范围内根据该比值计算缝两侧每一列的改正比值,得到改正后像素灰度值,最后将改正后图像与原图像进行加权融合。实验结果表明,该方法能够有效地消除灰度差异较大情况下的拼接缝现象,丰富了拼接图像的信息量,提高了图像的清晰度。3、针对图像拼接时因曝光差异较大或运动物体存在导致融合图像产生拼接缝、重影等问题,提出了一种基于最佳缝合线和改进的渐入渐出融合法相结合的图像融合算法。首先,在两幅待拼接图像的重叠区域,根据动态规划思想获得最佳缝合线,然后将图像沿其进行拼接,最后通过求不同区域的差值进行加权平均对渐入渐出融合法进行改进来确定融合图像重叠区域像素点的灰度值。实验结果表明,该方法能使图像重叠区域过渡更平滑自然,消除重影现象且没有明显拼接痕迹。4、为了验证本文的图像融合算法在实际系统中的实现性能,通过将Direct show技术与手机摄像头结合搭建了一个模拟车载图像系统的实验仿真平台,将本文研究的图像融合算法应用于该系统中并进行图像融合效果验证。总之,本文研究的像素级图像融合方法,不仅对具有灰度差异明显的图像能够进行有效地消除拼接缝,实现了拼接图像的均匀过渡,而且对具有存在运动目标的图像也能够很好地保留目标图像信息,消除了目标周围重影现象,较好地完成了融合工作,为研制实用型的车载图像系统奠定了一定的技术基础。