全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题，提出一种改进的全变分（Total Variation，TV）图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先，对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算，利用卷积操作降低噪声点的灰度值，随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值，达到图像去噪的效果；其次，采用SIFT （Scale Invariable Feature Transfomation）特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配；最后，对待拼接图像进行加权融合处理，优化视觉效果。仿真实验结果表明，与经典算法相比，该研究能够较理想地去除图像中的噪声，降低全景图像拼接过程中的干扰，提高的视觉效果。
