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仿生复眼技术作为热门技术已在军事领域、智能机器人领域、安防监控领域得到广泛应用。由于仿生复眼的结构设计和高分辨率图像实时拼接是仿生复眼技术的难点，本文针对仿生复眼的结构设计和高分辨率图像实时拼接进行研究。 本文首先对仿生复眼技术进行介绍，并针对国内外仿生复眼技术发展进行总结，对图像实时拼接的相关理论进行总结概括，重点研究了图像配准算法、图像几何变换、直接线性变换算法、随机采样一致性算法、图像拼接模式、图像插值方法、图像融合方法和图像实时拼接的技术手段。在复眼探测头结构设计阶段，采用三维画图软件设计并运用3D打印技术一体化打印复眼探测头结构。采用三维画图软件设计复眼探测头结构，可以模拟子眼布局及子眼视场，设计精准，运用3D打印技术一体化打印复眼探测头结构，可以避免子眼布局时的测量误差和机械误差。在图像配准阶段，选用处理速度较快、鲁棒性强的SURF算法。求取待拼接图像的最优单应性变换矩阵时，采用直接线性变换算法求取单应性变换矩阵，运用随机采样一致性算法获取最优单应性变换矩阵。在图像拼接阶段，提出了一种适用本文的图像拼接模式，采用本拼接模式，有效的解决了传统的图像拼接模式的累积误差问题。在图像融合阶段，采用图像融合的方法是距离权重法。为了提高图像拼接速率，实现7幅子眼图像的实时拼接，由于GPU相对CPU而言，并行计算速度优势十分明显，因此以GPU为基础进行图像拼接算法的改善。但由于子眼相机的自身制作工艺和子眼相机对应位置的光照强度不同，会出现亮度差异现象，针对这一问题，本文提出一种改进的拼接图像亮度调节方法。 实验结果表明:基于GPU改进的图像拼接算法，可有效提高图像拼接速率，实现了7幅子眼图像实时拼接的效果。本文提出一种改进的拼接图像亮度调节方法，可有效调节拼接图像亮度差异的问题，视觉效果良好。