随着图像信息技术的发展,图像拼接技术的应用也越来越广泛。经过研究,学者们提出了很多优秀的拼接算法。传统的图像拼接技术对于场景和拍摄条件都有一定要求:场景可近似为平面或在固定视点拍摄。而对于在不同视点拍摄的具有视差的图像拼接则效果不甚理想,容易出现虚影和物体错切等问题。因此本文对在不同视点拍摄的具有视差的图像拼接技术进行了研究,在传统的基于特征点的拼接框架的基础上,提出了一种基于特征点匹配对平面相似性的图像拼接算法,使拼接具有一定程度的视差鲁棒性,主要研究工作如下:(1)提出了一种基于平面相似度的特征点匹配对筛选方法。对于具有视差的拼接图像,其场景中可能存在多个平面,本文利用场景中同一个平面内的特征点匹配对满足同一个变换矩阵,而不同平面内的特征点匹配对计算的变换矩阵之间可能有较大的差异的特点,定义了特征点匹配对之间的平面相似度,根据平面相似度设计了匹配对筛选算法,将正确的特征点匹配对按平面筛选出,有效解决了视差图像的漏匹配问题,提高了配准精度。(2)针对待拼接图像之间可能因为光照不同、拍摄模式不同等原因有较大的颜色差异的情况,本文根据配准后图像重合区域的RGB各颜色通道均值定义了一种颜色差异度。对颜色差异度较大的图像采用扩展的Gamma校正算法进行颜色校正,使图像整体颜色一致。该方法的优点在于能够设定差异度阈值自动对颜色差异较大的图像进行颜色校正。(3)结合上述几种方法,设计和实现了具有视差鲁棒性的图像拼接算法,并与其他图像拼接方法进行了对比实验,对比实验的结果证明了本文算法对具有视差的图像也能很好地拼接,具有一定的视差鲁棒性。然后将本文拼接算法应用于视频监控系统中,使监控人员能方便地观察整个监控场景。把整个拼接算法分解为初始化和拼接两部分,基本达到了实际系统的实时性要求。