随着数字成像技术的迅速发展,数字成像设备(数码相机、数码摄像机等)得到了越来越广泛的应用。然而,在一些特殊环境下,由于设备本身的限制使得数字图像和视频的视场宽度不能满足应用要求。本文研究了利用图像拼接技术突破成像设备本身的物理限制,得到大视场的数字全景图像的理论和方法。图像拼接过程包括图像获取、图像配准、图像再投影、平滑处理等几个基本步骤,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了图像的几何学配准和光度学配准方法的基本原理,对基于变换优化方法和基于傅立叶变换的相位相关方法的图像配准进行了深入的分析。提出了一种多尺度多模型自动图像配准算法,该算法首先对原始图像进行梯度塔形分解,并对梯度图像进行自适应阈值分割,然后将同一分解层中不同梯度方向的分割图像进行融合,确定出各分解层的特征点,特征点的数量根据梯度分布的方差按比例选择,以减少计算量。图像配准使用二维平移、刚体以及仿射变换作为图像间的变换模型,从最低分辨率层开始,每层的配准结果作为下一层配准的初始值,并且在不同层使用不同的参数数量。在原始图像层,使用Levenberg-Marquardt优化算法以及双线性插值进行基于像素灰度值的配准,以得到精确的配准参数。实验结果表明,本文提出的算法快速准确,而且无需任何人工干预。图像再投影模型能够以不同形式对全景图像进行表达,本文对四种再投影模型:平面流形、柱面流型、球面流形,和一种自适应流形进行了研究,重点研究了自适应投影流形算法原理,并且实现了基于该模型的图像拼接软件。一个良好的平滑函数能够消除拼接图像中明显的缝隙。本文对几种常用的平滑函数进行对比研究,根据比较选取最近图像中心函数作为平滑函数,取得了满意的图像拼接效果。