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随着当今科学技术的发展,图像拼接技术以其建立大视角的高分辨率图像的特性逐渐走入计算机视觉、图像处理和计算机图形学等方面研究前沿。所谓图像拼接技术,即将同一场景的有相互重叠部分的一系列图像拼合成宽视角、保留源图像基本信息、没有明显缝合线的高分辨率大幅图像。本文针对图像拼接的核心技术：图像配准和图像融合,以经典配准算法-SIFT算法,以及小波变换进行图像融合为主线,对图像拼接技术进行了深入的研究,其内容主要包括以下部分：(1)图像拼接的关键技术研究本文简要介绍了图像拼接技术的基本流程,同时引入几种常见的图像变换模型,并重点介绍了图像配准和图像融合技术。针对图像配准技术,主要从图像配准原理,图像配准流程及关键要素以及图像配准常见方法进行说明。(2)基于SIFT的图像配准技术针对图像配准技术,在经典的SIFT算法的基础上,提出了一种改进的SIFT算法。包括搜索空间的改进,以及提纯配准点过程的优化,大大提高了配准效率和配准精度。(3)基于Wavelet的图像融合技术对于图像拼接技术的融合算法,本文采用的基于小波变换的融合。尤其对分解后的图像的低频、高频的融合规则进行的分析,同时,在原有融合规则的基础上,分别对高频融合规则和低频融合规则进行改进,平滑了图像拼接产生的缝合线,实现了无缝拼接。