1、數字圖像拼接與配準技術作為圖像處理的關鍵環(huán)節(jié)，正成為圖像處理領域研究的熱點。其應用領域相當的廣泛，如人臉識別、視頻監(jiān)控圖像分析、銀行印章識別、醫(yī)學診斷以及全景圖生成等等方面有著非常普遍應用，在科研領域內得到了極大的重視和發(fā)展。
　　 圖像拼接與配準技術經過多年的發(fā)展已經積累了大量的研究成果，特別是配準技術，作為拼接的基礎，相關技術也達到了較高的水平。圖像拼接的方法主要有基于區(qū)域和基于特征，基于特征的拼接方法，主要是找圖像之間的對

2、應特征點，可以是點、邊、曲率等特征，其優(yōu)點是計算量比較小，但不夠精確；基于區(qū)域的方法直接對每個像素進行比較，只要時間足夠長，則可以拼接的足夠精確，由于是對整個圖像的像素操作，因此計算量特別大。配準技術主要是分為基于灰度、基于特征以及基于決策樹這幾種情況。研究最多的是基于灰度的圖像配準，這種方法直接利用圖像的灰度信息進行配準，通過像素對其間某種相似性度量的全局最優(yōu)化實現(xiàn)配準，這種配準方法配準的速度比較低，對灰度信息變化非常敏感，沒有充分利

3、用灰度統(tǒng)計特性，對每一點的灰度信息依賴較大；基于特征的圖像配準方法的研究也逐漸增多，這種方法先提取圖像的特征，然后利用圖像的特征進行配準；基于決策樹的圖像配準需要先建立自動表決專家系統(tǒng)模型，然后根據一定的決策規(guī)則進行配準。對這種方法的研究，目前沒有突破性進展。
　　 本文主要是講述對于圖像拼接以及配準技術方面的改進。對于圖像拼接技術，如何比較準確快速地定位好銜接重疊的區(qū)域是體現(xiàn)其算法是否高效的一個重要指標。因為在圖像拼接過程中，

4、比較大的一部分時間主要是消耗在尋找相匹配的區(qū)域上面。針對基于區(qū)域拼接技術在定位重疊區(qū)域耗時長的特點，引入了利用多線程技術以及改進的SSDA算法，來提高定位的效率。通過與一些傳統(tǒng)算法的比較，速度方面有很大的提高。本文在配準的改進方面，則根據圖像跡算法配準率高，以及分形維配準不需要提出圖像的邊緣、輪廓、紋理等特征，對于圖像邊緣、輪廓、紋理信息不豐富的圖像也可以進行配準的特點，提出了一種提高配準率的方法，就是在傳統(tǒng)的分形維配準技術的基礎上加入