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快速鲁棒特征(Speeded-up robust feature, SURF)算法在图像匹配、模式识别、图像拼接等众多领域有着广泛的应用。随着摄像机的更新换代,照片分辨率逐渐提升,传统的SURF算法已经无法满足图像拼接的效率要求;针对以上问题,该文提出了一种具有动态阈值的改进SURF算法,该算法依据图像位置的相关性,生成用于规划拼接区域的动态阈值,利用该阈值缩小特征提取和匹配的有效区域,从而提升算法的执行效率。针对传统的渐进渐出图像融合算法失真严重的问题,该文提出了一种新的非线性权重模型,利用该模型