基于图像拼接的全景路面技术通常是指在多功能道路检测车运行的情况下，通过检测车上固定位置的照相机同时采集一条车道宽度的多幅路面不同位置的图像，通过提取图像之间重叠区域的公共特征将多幅图像数据进行空间匹配，再将重叠区域进行融合处理从而获得无缝的高分辨率路面全景图像。单车道的路面图像拼接包括横向拼接与纵向拼接两种情况，横向拼接图像之间的差异有一定的局限性，主要表现在重叠图像范围的波动仅会在十几个像素左右，相对旋转的角度也不会超过15°，图像非线性畸变与尺度差异很小。纵向拼接图像存在着较大的随机游动误差。　　本文在第二章图像预处理中，介绍了常用的几种滤波消噪方法，并采用反锐化掩蔽方法去除路面图像的光照不均匀现象，使得光照等外界因素尽可能不影响图像灰度值。　　本文在第三章中提出一种新的基于Harris角点的图像拼接方法，首先在重叠区域内提取Harris角点集，通过抗旋转的圆投影图像匹配算法对角点进行初始匹配，再通过引入基于向量旋转角的四元松弛匹配算法进行优化匹配得到变换模型参数，最后通过灰度双线性插值的方法和渐入渐出的融合策略完成路面裂缝图像的横向拼接和纵向拼接。通过第四章的路面裂缝图像拼接实验，得出本文提出的拼接算法在匹配速度和正确率上明显优于经典的桑农算法和传统的模板匹配算法。　　本文在第五章中简要介绍了一些基于DEM的路面三维显示方法，并利用ARCGIS软件中的三维分析模块，将多功能道路检测车采集的路面高程数据信息和第四章拼接后的路面全景图像迭加在一起，近似地展现出真实的路面表面。　　文章最后对全文所作的工作进行了总结，并分析了目前工作存在的一些问题，同时也对图像拼接技术、三维显示技术和以后的研究工作提出展望。