1.一种基于最佳拼接平面和局部特征的图像拼接方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对图像深度信息进行估计；

S2：基于深度信息进行图像分割，将图像原图像分割为待拼接区域与非拼接区域，并以两条分割线为边确定最佳拼接平面；

S3：以最佳拼接平面为参考，各自分割线为轴分别计算旋转角度，将图像变换到参考平面内；

S4：提取待拼接区域内FAST特征点与特征点的特征描述；

S5：计算汉明距离进行特征点匹配，利用深度信息与RANSAC(RANdom  Sample Consensus)算法进行精匹配，得到匹配点对；

S6：利用已配准特征点计算变换矩阵，得到变换之后的配准区域图像，采用基于焦点距离的加权融合方法得到拼接图像。

2.如权利要求1所述的基于最佳拼接平面和局部特征的图像拼接方法，其特征在于：在步骤S2中，待拼接区域是以图像深度信息分界线为参考进行划分的。

3.如权利要求1所述的基于最佳拼接平面和局部特征的图像拼接方法，其特征在于：在步骤S3中，图像拼接的参考平面不是以某一幅待拼接图像为参考，而是以最佳拼接平面为参考。

4.如权利要求1所述的基于最佳拼接平面和局部特征的图像拼接方法，其特征在于：在步骤S6中，采用基于焦点距离的加权融合方法，以重叠区域内像素点到不同图像焦点的距离计算权值，设O为重叠区域内的任意一点，两幅图像的焦点分别为O1、O2，设OO1之间的距离为dw1，OO2之间的距离为dw2，则w1和w2计算公式为：

w2＝1-w1

其中r为融合调节因子，引入焦点距离，像素点权值分配与像素相关性有关，优化了融合结果。