图像拼接技术领域一直是计算机视觉、图像处理和计算机图形学的热点研究方向。它可以用来建立大视角的高分辨率图像,在虚拟现实领域、医学图像处理领域、遥感技术领域中均有广泛的应用。目前骨科临床常用的X射线透视设备仅能提供视野局限的图像,因此医师需要在诊断和治疗过程中从一系列透视图像中重构出完整结构的全景图像,将具有部分重合的图像进行无缝拼接而得到超宽视角的图像。本文总结了前人在医学图像拼接领域的研究成果和研究现状,给出了图像拼接的流程和分类以及对便携式医用X光机采集的图像进行拼接所采用的适当的算法及仿真的全过程。本文主要研究对本试验所采集的图像的几何校正,预处理(包括图像的直方图均衡、图像边缘锐化、区域分割和轮廓提取)以及图像配准等工作。重点研究了图像配准算法,分别采用模板匹配、比值匹配、Moravac算子提取特征区域和Harris算子角点检测等对图像进行配准。在用角点检测配准算法时,利用Harris算子提取特征点集,以一种鲁棒性很好的选择策略提纯内点(inliers),确保提纯后的特征点集可以准确地进行空间变换估计。这样就对特征点的提取和匹配的准确性放松了限制。使得在较宽松的条件下获取的图像仍可以准确的匹配;然后对各种算法进行拼接试验并做了详细的分析和总结;最后采用淡入淡出的方法完成图像的平滑拼接和显示,并将整个拼接工作编写成应用程序。