随着图像、视频流技术的发展及流量带宽的提高,图像及视频逐渐成为文字后信息交流的主要载体,是人们获取信息的重要手段。传统图像采集设备单一,获取全画幅图像的能力有限,与此同时,移动计算平台、嵌入式智能设备的计算能力也有飞跃的提升,逐渐接近计算机平台,数字图像处理等技术在移动计算平台、智能硬件平台上如何获取高质量的全景图像成为学者、企业的工程师们研究的热点之一。图像拼接技术就是通过合理的拼接方法,获取超分辨率、超视角的图像,在计算机视觉、图形学、遥感测绘等领域有着重要的应用价值。图像拼接包含图像获取、图像配准和图像融合三大关键技术,本文以实际工程项目为基础,对图像拼接技术的相关理论和算法进行了研究并实践。在图像获取阶段,建立图像拼接系统硬件平台,设计实现了三轴机械手持云台、运动相机图像采集单元。图像获取时,有别于传统使用部分图像重合无时间与空间关联的照片,本文以陀螺仪数据作为重要参考,根据陀螺仪数据在确保在一定的重叠信息下,对视频序列进行提取,并对其进行透视变换和直方图均衡化的预处理,从而获得待拼接图像序列。在图像配准阶段,采用加速鲁棒特征算法进行特征提取,并在原有算法的基础上提出改进方案。在待拼接的图像中存在一定的重叠区域,使用陀螺仪数据估算两幅待拼接图像的相对相机坐标系的旋转角度,从而确定待拼接图像的特征点相对基准图像上特征点的搜索区域,进一步减少搜索区域,避免全局搜索从而减少计算量,加快匹配速度。同时在粗匹配环节,利用快速近似最近邻搜索库算法,通过角点的描述符判断两幅图像之间的对应关系;在细匹配环节,采用随机抽样一致算法提纯特征点,得到图像间的单应性矩阵完成配准。在图像融合阶段,研究了图像融合中的几种典型算法,根据单应矩阵进行透视变换,完成图像的融合与接缝优化。经过对比试验验证分析和实际上产品功能开发,本文提出的全景图像拼接技术比传统拼接技术在时间和效果上具备一定的优势,达到了预期目的,在同类产品或类似应用场景中具有一定的借鉴意义。