本文主要研究基于多模型整合的大视场图像拼接技术。大视场图像投影拼接首先要选择合理的模型。一般常用的模型是多项式模型和投影模型。多项式模型可以线性拟合求解,计算相对简单,但它需要大量分布均匀的同名点对才能获得比较理想的效果。投影模型最大的优点是符合相机成像机理,且只需要四个精确的同名点对就能解出模型系数。因此,本文选用投影模型,推导出了多投影模型整合求解方法。由于投影模型是非线性的,计算上比较困难,这是本文重点关注的问题。虽然投影模型只需四个同名点对,但对其精度要求很高。为此,本文对目前性能较好的SIFT算法进行了全面分析,以确定符合求解投影模型系数需要的关键算法参数,如尺度空间采枓频率等。大视场多幅图像投影拼接一般采用局部对齐拼接技术,其致命缺陷是积累误差大。为解决该问题,本文提出了基于投影模型的大视场多模型整合拼接方法。该方法的主要思想是,将多幅图像各自的投影模型系数统一求解,以整体校正误差最小为求解的目标,利用相机外参数变化趋势与模型系数关系,对系数解迭代校正。实验表明,该方法拼接积累误差小,效男好。