本文系统的阐述了图像拼接技术的工作原理、应用领域、国内外研究现状以及本课题研究的目的和意义,着重介绍了图像拼接过程的核心技术——图像配准,阐明了现有配准方法的工作原理,并对常用的各种经典算法的优点和不足进行了比较总结。针对基于特征的角点检测算法,详细介绍了Harris角点检测算法。该算法具有较好的抗干扰能力,但在实际应用中,由于检测过程中,对参数k值的选取采用了经验值,致使整个图像拼接过程存在偏差,所以本文使用了新的角点响应函数,并对改进后的算法进行实验验证,避免了对参数k的选取,提高了算法的有效性。实验部分简要介绍了Matlab 6.5在图像处理中的应用,依据算法原理,利用该软件编写图像拼接程序,完成了两幅图像的拼接过程。实验结果表明,利用改进后的Harris角点检测算法实现图像拼接具有较高的稳定性和鲁棒性,而且在图像存在灰度变化、旋转以及噪声等情况下,可以对特征点进行较好的提取,使角点检测的误检率低并且匹配效率高。最后,阐述了数字图像拼接技术在应用中需要改进的方面,并对未来数字图像拼接技术的发展进行了展望。