胡智光，冯月亮

（湖南科技大学 信息与电气工程学院，湘潭411201）

0 引 言

目前，我国的大米加工厂大多数大米的质量检测大都是依靠人工，这样靠工人眼睛对大米进行检测的劳动的强度大，而且效率很低.在这种情况下，湖南科技大学的肖助明和曾奇波在导师的指导下经过长期研究找到了一种基于图像处理[1，2]的方法来实现检测大米颗粒的检测系统.大米检测系统[3，4]是通过检测摄像头在一定的周期内在大米加工后的输出传送带上选取多帧大米图片，然后通过对每一帧图像进行进行分析和处理，从而得到检测大米品质的目的.为了提高大米检测系统的检测效率和检测准确度，我们需要用图像拼接技术把多帧图片拼接起来形成一幅较大信息量较完整的图像，然后再运用大米检测系统检测.由于系统是通过对每幅图像一一进行处理，在系统获取的图片中有部分边缘是重复的，针对这种情况，如果采用图像拼接技术将系统采取的图片利用图像拼接技术把两幅或是多幅图片拼接成一幅图像再进行处理的话，可以减轻系统的存储负担和提高系统检测效率.

图像拼接技术[5，6]就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术.图像匹配[7，8]和图像融合[9，10]是图像拼接 的两个 关键技术.图像配准是图像融合的基础，而且图像配准算法的计算量一般非……