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全景图拼接是一种将从真实场景中获取的图像序列通过配准和融合的方法合成一张全景图像的技术，它是摄影测量学、计算机视觉、计算机图形学和图像处理的活跃研究领域。在本课题中，根据项目“多功能数字全景相机”的需求，主要对静止拍摄的高分辨率图像序列拼接全景图进行研究。
首先对几种典型的拼接算法进行仿真实验。对于高分辨率图像序列拼接全景图时，现有算法都存在计算时间过长的问题。通过比较分析，总结出在计算量方面最有改进空间的方法。
然后，根据项目中应用场景的实际情况，从图像序列获取、柱面投影、图像序列配准、亮度调整、重叠区域融合和全景图剪切六个环节综合考虑，提出了一种快速的全景图自动拼接算法。该算法利用分层配准的思想，通过对原始图像进行抽样的方法来降低图像分辨率，在低分辨率的图像序列中利用迭代算法精确求取图像的水平视角和配准参考值，在配准参考值的基础上对原图像序列配准求精。这种方法可极大的降低原图像序列配准时的搜索范围，避免了因配准搜索范围过大而产生的大量运算。
最后对提出的全景图拼接算法用C++语言编程实验，并对实验结果进行分析总结。
从实验数据来看，最终的拼接效果较好。与传统拼接算法、Microsoft公司新开发的Autostitch拼接软件相比，本文算法在拼接速度上有大幅的提高。