图像拼接是一种将从真实世界获取的图像序列合成一个宽视场的场景图像技术。目前,图像拼接技术在摄影测量学、虚拟现实、视频图像处理等领域中得到越来越广泛的应用,它的深入发展有很大的理论和实际应用价值。由于采用普通照相机拍摄的照片可能出现图像扭曲、交叠和倾斜,本论文针对这些图像拼接处理中的难题,首先对经典的相位相关度法进行了分析研究,总结出图像发生平移,旋转和比例缩放更为一般条件下的拼接算法步骤,并对序列图像的拼接方法进行了改进,相位相关度法与变换优化法结合,实现了序列图像的自动拼接。相位相关度法由于自身的不变属性,使得其扩展的拼接算法仍具有一定的局限性。本文针对其缺点和局限,提出了基于角点检测的图像拼接算法。该算法能够在图像发生任何线性变换的条件下能够较准确地匹配两幅图像,适宜于两幅任意大小的图像。实验证明该算法能够有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和倾斜对于图像拼接的影响,并具有较好的稳定性和较高精度。以上研究的两种算法都是针对单视点图像的拼接方法。在大型船舶操纵模拟器的研制中,需要进行大量的不同视点重叠图像的拼接。本文在基于角点检测的图像拼接算法的基础上,研究了一种不同视点重叠图像的拼接方法,无需估计每个像素点的深度,由多个视图构造了三维校正的拼合图像,较好地完成了不同视点重叠图像的镶嵌。针对光照条件的变化下采集的图像之间存在明显的差异的问题,本论文研究了图像融合方法,多分辨率拼接技术解决了图像间存在产生的鬼影和曝光差异问题。提出了一种彩色空间变换与小波变换结合的多聚焦图像融合算法,发挥了两种变换算法的优点。该方法在减少计算量的同时,也提高了融合质量。融合图像平滑自然,具有很好的视觉效果。