图像拼接技术,也被称为图像镶嵌技术,是指对相连接的多幅图像进行拼接,以追求更高的分辨率和更宽的视角。通常情况下,待拼接的图像有重叠部分,拼接后的图像应该越接近真实原图越好,使由配准造成的失真尽可能低,同时尽量使结合部分不要有明显的剪接线。作为一个日益流行的技术,图像拼接广泛应用于诸如虚拟现实技术,计算机图像处理,医疗图像处理等方面。本文阐述了图像拼接支撑理论及其关键技术,深入研究了几种主要的图像拼接方法。论文首先对基于像素信息的模板法进行了研究,对传统模板算法进行了分析;之后研究了基于特征信息的配准算法,并以Harris角点法为代表进行巴布剂图片处理仿真;之后研究了基于频域信息的配准算法,讨论了Fourier-Mellin算法在巴布剂图片处理应用的可行性与性能分析。在巴布剂生产线进行图像采集时,需要考虑具体的现场环境。由CCD与视频采集卡获得的待拼接的图像,存在着诸如噪声、几何畸变、光强变化等因素。针对外部因素对图像配准造成的不利影响,本文引入了校验式模板匹配算法,另外采用模板特征信息作为两模板的相关性计算,以较小代价解决了伪配准的问题。该种算法速度快,形式简单,易于批量处理与在线实时处理,适合于生产线实时图像处理。论文应用matlab仿真实验来讨论不同算法的优缺点,实验结果分析表明,本文采用的改进方法在处理精度和算法速度上优于原算法。