1.一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其特征在于：该方法包括图像间特征匹配点的提取、筛选特征匹配点初始阈值的确定、各组特征匹配点的灰度相似度计算、筛选特征匹配点最佳阈值的迭代搜索和图像的拼接等步骤。

2.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其主要特征在于：所述的图像间特征匹配点的提取，其特征在于：利用加速鲁棒特征提取算法和FLANN算法在两幅待拼接图像中获取所有特征匹配点P0i的欧氏距离di(i＝1,2,…,N)，并将di对应的欧氏距离量化到[0,255]的范围内，得到量化数据oi。

3.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其主要特征在于：所述的筛选特征匹配点初始阈值的确定，其特征在于：利用量化数据oi结合最佳熵自动门限(KSW熵)方法确定筛选特征点初始阈值r0，并利用r0进行初始特征匹配点筛选，得到筛选后特征点数据P1j(j＝1,2,…,M)。

4.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其主要特征在于：所述的各组特征匹配点的灰度相似度计算，其特征在于：利用Freeman链码对各组特征匹配点P1j进行灰度相似度计算。

5.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其主要特征在于：所述的筛选特征匹配点最佳阈值的迭代搜索，其特征在于：以初始阈值r0为搜索起点，在区间[0.4,r0]内从右往左，每次减小固定步长的方式进行搜索，重复权利要求4的操作，计算当前阈值r下相似度高的特征匹配点对数的比值z与每一次迭代误差zw，当连续三次迭代误差zw小于某个设定值时，则迭代结束，刚进入迭代误差收敛时的阈值r即为最佳阈值rb；

若迭代误差zw不满足收敛条件，则取搜索范围区间内z最高时对应的阈值r作为最佳阈值rb。

6.根据权利要求1所述一种阈值自适应的特征点匹配图像拼接方法，其主要特征在于：所述的图像的拼接，其特征在于：根据最佳阈值rb对P1j近一步筛选得到的最终特征点数据P2k(k＝1,2,…q)，根据P2k实现两张图像的精准拼接。