本文的研究内容源于国家重点研发计划“深海关键技术与装备”重点专项中与全海深视频通信相关的外协横向课题。该课题的主要任务之一是利用全景图像拼接技术对着陆器上具有固定位置的多个摄像头采集到的不同视角的图像进行拼接,获得海底中具有全景视角的视频图像资料。由于摄图装置本身的限制,无法将不同相机的焦点固定在同一位置,因此不同相机的成像平面之间无法满足单应变换模型的约束条件。在课题研究过程中,经过多次实验发现,虽然现有算法可以在静态场景下获得较好的拼接效果,在动态场景下会出现严重的误配准,同时海洋生物在相机间运动会导致拼接结果中出现鬼影等错误,因此难以得到理想的拼接效果。为了解决课题研究过程中遇到的问题,通过对动态场景内容的变化特性进行分析,本文提出了基于目标感知的图像拼接算法。该算法的主要内容包括:(1)提出了一种利用弹性局部配准技术进行固定背景建模的方法,用来完成对具有较大视差图像的配准。利用固定背景建模结果对连续帧图像进行逐帧配准,可以在保证拼接结果帧间一致性的同时,提高动态场景下的图像拼接效率,减少场景内容变化对图像配准结果的影响。(2)设计了一种基于Sigmoid函数构建的局部误配准度量函数,用于计算对应像素位之间的误配准大小。利用Sigmoid度量函数进行局部误配准度量可以降低缝合线查找算法对局部误差的敏感度,避免缝合线查找结果在连续帧之间的剧烈抖动,更好的满足人眼的视觉感知需求。(3)将实例分割算法引入图像拼接的预处理流程,提出了一种利用实例分割算法进行自适应动态前景目标显著性检测的方法,通过提高前景目标的显著性权重,避免缝合线对前景目标的错误分割,解决拼接结果中鬼影现象的产生。通过对本文提出的图像拼接算法进行测试实验,实验结果表明本文提出的算法的拼接结果对于场景内容的连续变化以及前景目标移动具有更强的稳定性,可以更好的保持场景中目标实例的完整性,相比于现有算法本文的拼接算法性能最佳。