在保证图像质量的前提下，可以通过图像拼接得到超宽角度或者360°全景影像。因此，图像拼接开始发展起来。近些年，图像拼接是计算机视觉等领域的热点问题之一。该技术广泛使用于遥感图像、医学图像、虚拟现实、视频压缩、视频传输、视频检索、三维重构等。　　本文研究主要从以下3个方面进行展开:　　(1)BRISK算子在特征提取时，阈值是恒定不变的。这样将出现特征点数过多，甚至一些误特征点的情况。针对以上缺点，本文提出一种动态阈值改进BRISK算法的方法。该方法根据图像固有属性，采用最大类间方差法计算动态阈值。改进后，通过实验发现在基本保持原速度上，更能提取合理数量、分布均匀的正确特征点。该算法能自适应图像，鲁棒性比原算法强。　　(2)BRISK算法在生成特征描述子后，图像间进行了初始匹配。通过观察得知，初始匹配出现大量的误匹配对。假设直接进行提纯处理，其计算代价非常大，拼接的整体速度必定受到影响。针对上述缺点，本文提出在初始匹配后计算一种相似性匹配的度量。根据该度量去除明显的误匹配得到粗匹配。这种度量是根据初始匹配点间距离计算得到的。改进后，实验结果表明在保持精度不变的基础上，去除了一部分的误匹配点。在粗匹配后，再采用RANSAC算法进行提纯的计算时间会减少约50％。　　(3)RANSAC算法先是随机选取匹配点计算变换矩阵再不断地迭代得到最佳变换矩阵，其计算代价大。假设匹配点选取不好，这势必会提高寻找最佳变换矩阵的难度。针上述缺点，本文提出简化RANSAC算法，使其比原RANSAC算法更快地找到最佳变换矩阵。主要思路是:由于原RANSAC算法对匹配点的选取具有的随意性，因此本文将先将匹配点依据匹配度量从高到低进行排序。然后按照顺序定性地选取点进行计算，这样做可以避免最先选取误匹配点，更快地寻找到最佳变换矩阵。本文进行了综合实验。从实验结果来看，本文提出的一种基于BRISK的快速图像拼接算法满足图像拼接的需求。