随着时代的发展,人们对于高分辨率图像的需求日益迫切,图像拼接技术也随之成为了数字图像处理领域中一个热门的研究方向,其广泛应用于虚拟现实、智能交通、医学影像等重要领域。图像配准的精度和算法的时间复杂度是图像拼接技术发展中的重要制约性因素。然而,现有的主流图像拼接算法普遍存在配准精度较低,时间复杂度较高,融合效果不佳等问题。针对配准精度较低,时间复杂度较高的问题,本文提出了一种基于条件约束模型的改进RANSAC算法,提高了配准精度,降低了时间复杂度。针对融合效果不佳的问题,本文提出了一种基于高斯模型的改进渐入渐出融合算法,消除了传统渐入渐出融合方法易出现拼接缝隙的问题,取得了较好的融合效果。本文的主要工作如下:首先,详细介绍基于SIFT的特征点检测算法和基于SURF的特征点检测算法,并介绍基于k-d树的最近邻特征点匹配算法和基于BBF的最近邻特征点匹配算法。通过大量实验对特征点检测算法和特征点匹配算法的性能进行分析,分析指标包括特征点数量、特征点匹配对数、匹配率和运行时间四项。其次,针对传统RANSAC算法原始数据集混乱、迭代次数多等问题,本文提出了一种基于条件约束模型的RANSAC改进算法。该方法对原始匹配点集建立条件约束模型,剔除不满足约束条件的点,提高内点的比例,从而降低RANSAC算法的迭代次数,提高算法效率。最后,针对传统图像融合算法中容易出现拼接缝隙和过渡不平滑的问题,本文在渐入渐出图像融合算法的基础上提出一种基于高斯模型的改进渐入渐出图像融合算法,消除了图像融合中的拼接缝隙,取得了较好的融合效果。论文基于VC开发环境,调用Opencv库,编码实现了完整的图像拼接算法,并采集了大量的图像进行实验。实验结果表明,本文提出的基于条件约束模型的RANSAC改进算法能有效的降低算法的时间复杂度,同时本文提出的基于高斯模型的改进渐入渐出图像融合算法能很好的消除图像拼接缝隙,实现平滑过渡。