1.课题的研究意义和应用价值

在计算机数字图像处理领域中，往往需要获取宽视野高分辨率的图像或视频信息，譬如交通路况的全景视频监控、虚拟现实技术中虚拟环境的构建等等。早期，我们可以通过相机来获取满足需求的宽视野图像信息，但得到的图像分辨率较低，这是因为相机的分辨率是一定的，当要获取的图像越大，其分辨率会越低。图像拼接技术很好的解决了这一问题。

通过图像拼接技术，我们可以获得满足需要的宽视野高分辨率的图像信息，这些图像信息被广泛应用于视频监控、虚拟现实、医学图像、遥感技术等诸多领域，具有极高的应用价值。本课题针对双摄像头中提取的图像进行无缝图像拼接。

2.国内外研究现状

图像拼接技术所拥有的巨大研究价值使诸多研究者进行了大量的探索，总结出不少方法技术。

该技术关键在于图像配准与图像融合。在早期，国外学者提出了相位相关法，利用傅里叶变换对图像进行平移计算，获取拼接方法。此方法被不断完善，最后形成基于快速傅里叶变换法，能利用平移、旋转、缩放等对图像进行变换精准配准。

此后，国外的研究者开始通过融合图像的多尺度分解来实现该层次上的融合处理，由此衍生出拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法、自适应全景图像融合算法等。

在自适应问题的基础下，国外学者提出了基于尺度不变特征的图像拼接技术，即SIFT算法，得到广泛应用。