近年来图像拼接技术的研究与应用随着人们生活以及科学研究的需要正受到越来越多的关注。图像拼接(Image Mosaics)主要是利用现有的计算机等设备,将两幅或者多幅具有相关重叠区域的图像拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。本文通过介绍图像拼接技术的图像获取、图像预处理、图像配准以及图像融合等步骤,并利用Visual C++中的MFC编程实现了两幅简单的具有一定重叠区域的位图的拼接。

2图像拼接的概述

所谓图像拼接技术就是利用计算机的进行自动匹配，通过对齐一系列空间重叠的图像，构成一幅无缝的、高清晰的宽视角图像。图像拼接技术所涉及的领域非常的广泛，不同的领域研究的方式和目的等方面都各有不同，到目前为止，尚且没有一个统一的分类方式，但目前有较三种较为流行的分类方式：

第一，根据自动化程度的不同，图像拼接技术分为半自动拼接技术和全自动拼接技术。 第二，根据摄像机的运动方式的不同，图像拼接技术分为平面图像拼接技术和全景图像拼接技术。

第三，根据二维曲面即流形的确定方式的不同，图像拼接技术还可分为基于自适应流形的图像拼接技术和基于人工流形的图像拼接技术。

3本文方法

图像拼接技术的出现使得采集图像的设备更加普通化，利用普通的数码照相机即可获得满足要求的图像。本文将按照输入图像、图像预处理、图像配准、图像融合、输出图像这几个步骤进行，其中图像配准和图像融合是两个关键技术，图像拼接过程如图3-1所示。

图3.1 图像拼接流程

3.1图像获取

本文采用旋转照相机拍摄的方法，即放置照相机的三脚架在拍摄的过程中一直在处在同一个位置。拍摄时，照相机绕垂直轴旋转，每旋转一定的角度，拍摄一张照片。

3.2图像预处理

为了提高经图像拼接处理后的图像的质量，更好的用于图像配准和图像融合，我们有必要对获得的图像进行预处理。

(一)数字化

图像的数字化是指将连续的图像离散化。一幅原始照片的灰度值是空间变量的连续函数，其位置也是连续化的。在M*N的点阵上对照片的灰度采样并加以量化成2的b次方灰度等级之一，可以得到计算机能够处理的数字图像。

（二）几何变换