图像拼接技术是将存在重叠部分的数幅图像进行预处理，再进行图像配准和图像变换，最后重采样和图像融合形成一幅包含每幅图像信息并且视角更宽的图像的图像处理技术。然而在实际拍摄的图像中，当成像设备不满足平面成像模型时，图像之间将由于视点不同而存在视差。图像间的视差增加了图像配准的难度，同时，采用传统的图像拼接方法，拼接图像中存在鬼影。为了减少产生的鬼影，传统的图像拼接技术往往采用无视差摄像机配置，一般定点旋转摄像机拍摄图片，或者采用稠密采样以降低视差。但是，这些要求往往是不切实际的，并不能应用于所有场合，手持相机拍摄图片就无法达到严格的定点拍摄的要求。虽然对于无视差的图像用传统的拼接方法效果理想，但是当两幅图像产生的视差不能忽略不计时效果不够良好，降低了拼接的质量。本文从另一个全新的角度研究图像拼接技术，利用多视点产生的立体信息对两幅图像进行立体匹配并得到深度图像，结合深度图像的的景深信息消去鬼影，获得完好的图像拼接。本论文的研究体现在以下三个方面：（1）对基于图割的图像分割方法进行研究，主要对其中重要的能量最小化理论和-扩展算法进行研究，将图像分割方法应用于立体匹配，并给出具体的能量函数。（2）为了减少立体匹配时的搜素时间和提高匹配的精准度，采用多视图几何的知识将两幅图像的匹配点约束在水平直线。为了更好的应用于实际，采用一种未标定摄像机的准-欧式极线校正方法，直接利用匹配点实现图像校正，得到校正后的图像。（3）本文提出了一种基于深度图像的图像拼接方法。首先根据立体匹配的结果得到左右视图的深度图像，然后，结合实际场景的深度由远及近，前景覆盖后景的原则进行拼接。仿真与实际数据实验证明这种方法可行，能消除传统的方法拼接产生的鬼影和变形。