基于图像序列重建三维的融合拼接技术是三维重建的关键技术之一。研究图像的立体融合拼接技术有利于更好地实现图像的三维重建，因而具有重要的学术研究价值和广泛的应用前景。目前，国内外对于图像的融合拼接都集中在平面图像上，其研究的技术与方法虽然不能直接地用于立体的融合拼接方面，但是对于三维的融合拼接研究有可以参考的地方。本文围绕图像序列的分层立体融合拼接方法展开了一定的研究，其主要研究内容如下：1.在查阅了许多的国内外有关立体匹配和图像融合拼接方面的文献基础上，阐述了国内外关于该技术方面的研究现状。介绍了立体匹配和和融合拼接领域内的相关理论，其主要包括立体匹配的基础知识、立体匹配的算法分类、图像的拼接流程、图像融合技术等。2.在研究与分析了当前基于区域窗口的立体匹配方法之后，提出了一种基于改进的区域窗口的匹配方法。该方法首先对彩色图像进行分割，获得分割区域的匹配代价，然后又对待匹配像素求出十字自适应窗口，得到自适应窗口的匹配代价，最后将两种区域匹配代价组合起来得到最终的匹配代价。此外，为了提高视差匹配的效率，本文还采用了改进的视差快速搜索策略，缩小了匹配搜索的范围。该方法在弱纹理区域的匹配，相对于原算法，其匹配的精度有了提高。3.在研究图像的多尺度分解以及多尺度下的图像融合方法基础上，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。本文首先利用NSCT变换对图像进行多尺度多方向分解，然后对高频分量采用区域对比度能量的系数选择规则，对低频分量采用局部梯度能量与加权平均相结合的系数选择方法，最后实验证明本文的融合方法要优于其它的多尺度融合方法。4.对于存在视差的视点不同图像的融合拼接，利用传统的拼接方法时会出现鬼影现象，基于此，本文提出一种基于深度信息的分层融合拼接方法。该方法首先利用深度信息将图像进行分层，然后对不同层的图像分别利用不同的融合方法进行融合，最后将前景覆盖在后景上，从而获得较好的融合拼接图像。