煤矿井下掘进工作面高粉尘、低照度的恶劣环境，导致图像的信噪比较低，且有效特征点数量严重减少，处理后的图像存在较大色差和噪声，在使用最佳缝合线算法进行图像拼接时出现细节错位、缝合线处过渡不自然或拼接痕迹明显的现象。针对上述问题，提出了一种基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法。首先，对原始图像进行HSV空间变换，在V分量上采用改进的Retinex算法进行增强，利用双边滤波代替中心环绕函数，以解决亮度差异大处产生的光晕问题，通过增强算法有效提高特征点的提取数量。然后，采用SIFT算法提取特征点，并以余弦距离作为匹配度指标；引入像素余弦相似度作为约束项，并采用形态学操作对颜色差异强度进行改进，利用动态规划法对最佳缝合线进行搜索，以避免图像拼接处的错位现象。最后，结合渐入渐出算法，使图像过渡平滑，实现煤矿井下掘进工作面的图像融合。模拟井下实际工况环境进行实验验证，结果表明：基于改进最佳缝合线的矿井图像拼接方法与传统最佳缝合线算法相比，避免了颜色差异和噪声引起的错位拼接现象，拼接缝处的图像过渡更加自然，避免了鬼影和明显拼接缝的产生，且图像平均梯度提高约2.38％，拼接时间提高约32.5％，进而使得融合区域更加平滑自然，提高了拼接质量。

0 引言
1 总体方案
2 基于改进Retinex算法的图像增强
3 特征提取与匹配
3.1 基于SIFT的特征点提取
3.2 特征点匹配
4 图像融合
4.1 单应性矩阵计算
4.2 基于改进能量函数的最佳缝合线算法
5 实验结果与分析
5.1 主观评价
5.2 客观评价
6 结论