图像拼接技术是近年来图像处理领域研究的热点，它通过对具有重叠区域的序列图像进行缝合生成全景图，在虚拟现实、航空航天、雷达扫描、生物医学工程等许多领域都具有重要的应用价值。 图像拼接的核心是图像配准和图像融合。本论文在综述已有技术的基础上，介绍了在配准和融合方面所进行的研究工作及其结果，主要内容有以下几方面： 在图像配准方面，为提高图像拼接的成功率，提出一种基于自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的图像自动配准新方法。该算法先自适应地选取配准区域，再以互信息为相似度评价标准，结合自适应模拟退火和多分辨率搜索策略分别进行图像平移和旋转参数的全局优化和局部搜索，最后实现图像的精确配准。通过对含噪声数字图像和医学超声图像进行的24次模拟配准实验表明：该新算法较传统的多分辨率直接搜索法有精度高、速度快和抗噪声能力强的优点。由于结合了模拟退火算法的高精度和多分辨率搜索法的高效率，改进后的图像配准算法将拼接成功率提高了12.5％，并将运算时间控制在可接受的范围内。 在图像融合方面，为实现存在形变和曝光差异的图像之间的无缝拼接，提出一种改进的基于形变方法的图像融合算法。该算法对已经配准的待拼接图像的重叠区域进行图像融合，先利用直方图匹配法使两幅待拼接图像分别生成符合对方曝光程度的图像，然后利用基于水平集的序列图像生成算法得到在两种曝光程度下的融合图像，再结合多分辨率图像拼接算法和动态规划最佳缝合线查找法对得到的融合图像进行拼接，最终获得拼接图像。通过对合成图像和标准数字图像的模拟拼接实验表明：该算法能同时实现图像形变和曝光差异的平滑过渡。 在系统实现方面，建立了一套全自动图像拼接系统。该拼接系统根据拼接算法各个子模块的不同特性，利用MATLAB强大的图像处理功能、C语言快速的执行效率、C++面向对象编程的良好封装性及已有的图像处理库加以编程实现。系统取得了研究效率和系统运行效率之间的折衷，调试运行成功。通过实验证明：该系统对常规数字图像和医学超声图像都具有良好的适用性，有一定应用价值。 通过总结上述研究工作的优缺点，本论文最后还指明了下一步的研究方向。