夏 丹，周 睿

华中师范大学 教育信息技术学院，武汉430079

普通相机受限于焦距与传感器，采集的图像有时无法满足人们对于高分辨率与宽视角的图像的需求，为了利用普通相机获得此类特定需求的图像，图像拼接技术应运而生。图像拼接技术是指通过对输入的、具有重叠部分的图像序列进行图像预处理、图像配准、图像融合等操作，将其拼接成一幅具有高分辨率、宽视角图像的技术。目前该技术广泛地应用在无人驾驶[1]、虚拟现实[2]、遥感图像处理[3]、医学成像[4]、视频编辑[5]等领域。

图像拼接算法通常可分为图像配准与图像融合两个步骤。其中，图像配准是核心，也是解决视差问题的关键。图像配准的难点在于如何构建一个更加精准、合适的模型，以减少配准误差且不破坏图像内容的结构。根据相机的运动状况，图像配准算法主要可分为单视点配准算法和多视点配准算法两种。图像视差产生于多视点情况下，具有视差的图像的配准是长期以来图像配准技术中的一个挑战，也是当前的研究热点。近年来，针对视差图像配准的研究工作多数采用基于特征的空域变换方法。根据生成变形模型的方式不同，可主要将其分为基于多平面对齐的图像配准、基于网格变形的图像配准以及缝合线驱动的图像配准三类。本文对三类方法近年的一些相关工作进行了分析并讨论了其优缺点。

1 视差问题概述与图像配准流程

1.1 视差形成原因

视差是指从具有一定间隔的两个点上观察同一目标时产生的方向上的差异。……