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针对传统图像拼接仅考虑特征相似性的现状,提出了一种基于改进的SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配的图像拼接算法。首先提取尺度不变性特征点,并利用SURF算子的描述方法对特征点进行描述;然后用RANSAC(Random Sample Consensus)去除误匹配对,得到初始的转换参数;最后将描述子相似性与局部结构特征相结合,进而求得匹配矩阵,利用得到的最终转换参数进行图像融合。研究结果证明,本文算法提高了图像拼接的精准度,细节处理效果更好。