图像拼接定位技术一直是近些年来研究的热点,国内外的研究团队通过研究拼接区域与原始区域在某些特征描述上的不一致性,提出多种高精度的拼接定位方案。在现有的图像拼接定位方案中,大部分彩色图像特征提取算法没有运用图像的色彩信息、结构信息与光谱相关信息,且拼接区域的定位精度不高。本文针对现有方案存在的不足,提出两种有效的基于彩色图像的拼接定位算法,具体研究内容如下:1)针对现有彩色图像特征提取算法存在丢失信息的现象,本方案提出基于QPCA与四元数偏度的彩色图像拼接定位方案。为了精确区分原始区域与拼接区域,本方案中采用QPCA提取噪声特征。QPCA特征提取算法充分利用彩色图像的色彩信息以及RGB三通道之间的固有联系,从而增大了分类特征在描述拼接区域与原始区域时的差异性。为了平衡定位方案的精确度与时间复杂度,本文采用由粗到细的分块策略。本方案的具体步骤如下:首先将图像划分为64×64尺寸的图像块;其次根据QPCA提取的噪声特征将所有图像块分成两簇得到初始分类结果,并寻找初始分类结果中的边缘区块;然后将待测图像重新划分为32×32尺寸得到第二次分类结果;最后,将第二次分类结果用于边缘区块的最终分类结果。实验证明,本方案拥有高定位性能。2)针对现有的定位方案存在众多像素点被错误检测与拼接边缘不连续问题,本文提出基于形态学与四元数色调的拼接定位优化方案。在基于噪声差异分析的前提下,本方案提出利用形态学与特征相似度的彩色图像拼接定位优化算法,可有效降低像素点被错误检测的现象。为了优化拼接边缘的定位性能,本文提出基于四元数的边缘优化算法。四元数旋转理论与颜色重心模型结合可有效定位出拼接边缘,可进一步提升彩色图像拼接区域的定位精度。