随着图像传感器和图像处理技术的不断发展,越来越多的应用场合不仅需要高分辨率的图像,而且需要很大的视场,通过上述的全部的图像可以很好完成数据的显示,可以应用到图像处理的领域中,从这个角度来说,图像的拼接以及图像处理具有很好的实用的价值和意义,为此提出一系列的图像处理的方法进行图像的拼接处理。本文主要研究了本文研究了数字图像拼接的关键技术,首先介绍了图像拼接技术的应用背景、目的和意义。然后以数字图像处理技术为基础,研究了图像拼接的关键技术:图像预处理、图像拼接和图像融合,并在原有图像拼接算法的基础上,针对图像拼接算法中存在的问题,提出了相应的改进算法,使得图像拼接效果得到了改善,并提出了相应的算法,论文具体工作如下:1)对图像拼接的预处理方法进行了分析,提出了一种基于视觉统计信息的图像增强算法,使用视觉优化表示和小波域自动调节参数来进行图像增强,局部对比度调节是基于全局动态范围校正来进行的。实验结果表明所提出的方法在视觉效果和量化指标方面均有提高;2)针对传统图像配准算法配准精度与计算量之间的矛盾,提出了一种基于进化策略的图像配准算法。仿真实验的结果表明,所提出的算法在图像配准精度和计算复杂度方面都有所改进;3)研究了图像亮度调整的方法,提出了基于梯度域的图像亮度调整方法。该方法在对经典的加权平均融合方法进行分析的基础上,改进了加权平均函数,这样更加符合人眼的视觉响应特性,融合后的图像具有更好的视觉效果。对于图像拼接算法在具体业务中的应用研究取得了一定的成果,通过实验数据和系统测试,可以满足用户的实际的需求。