图像拼接技术已成为数字图像处理的研究热点,它是将两张或多张有重叠部分的照片利用一定的方法进行空间匹配对准,经过采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的无缝高分辨率图像。通过对已有的SIFT算法深入研究,针对现有算法的不足提出改进算法。主要包括以下三个方面:(1)针对SIFT特征点提取和生成特征描述符计算量大的问题,提出改进的SIFT特征点提取算法。该算法用高斯二阶差分算子的过零点检测提取SIFT特征点,简化金字塔的结构,并在特征描述阶段,通过利用圆的旋转不变性,提出一种改进的类SIFT特征描述符,用圆环来构造特征描述符,避免主方向的分配和大量的计算,缩短特征描述时间,提高算法的快速性。(2)针对SIFT匹配时间较长和匹配范围广的问题,提出分块区域SIFT特征向量匹配。该算法对待配准的图像进行双边分块,用改进的SIFT算法提取分块区域的特征点,并采用多块匹配策略进行粗匹配,用视差梯度约束消除误匹配。实验证明,该算法在保证配准精度的同时减少匹配时间,缩小匹配范围,提高匹配效率。(3)针对加权平滑法进行图像拼接时容易造成拼接缝的问题,提出最佳拼接线的线性加权平滑法。该算法用梯度和散度反映图像灰度的变化程度,梯度值和散度值愈小表示灰度变化越小以及变化方向的分散程度越小,据此选择图像重叠区域每行在3*3邻域内梯度或散度值之和最小的点的连线作为最佳拼接缝,并用渐入渐出的加权平滑法去除拼接缝。实验结果表明,此方法能够平滑自然过渡,实现图像的无缝拼接,且符合人们的视觉特性的拼接图像。