微机电系统（Micro-Electro Mechanical System,MEMS）具有体积小、质量轻、集成度高等优点,被广泛应用于高新技术产业,常见如MEMS麦克风、MEMS加速度计及MEMS陀螺仪等传感器芯片。在MEMS芯片加工完成后,需对其进行质量检测。由于其内部结构一般在微米甚至纳米量级,需通过高分辨率相机配合高倍率镜头对MEMS芯片内部微结构（微台阶、微通道、微沟槽等）进行检测。但随着放大倍率增加视野范围缩小,MEMS芯片全局结构难以观测,使质检工作难以进行。针对上述情况,本文基于MEMS芯片显微图像的拼接进行研究,主要内容如下:首先在配准过程中,为了提高配准速度和精度,本文提出了一种先粗配准再精配准的两步配准法,并对精配准中的SURF算法进行两方面改进。一方面优化其描述符,引入色彩向量,使其能够适应彩色图像间配准;另一方面对特征点匹配算法进行优化,使用直线距离约束筛选匹配点,提高特征点匹配准确度。最后结合RANSAC算法完成图像空间变换模型求取。实验结果表明,该方法能够将配准误差缩小到2个像素以内,配准速度提高了4倍左右。其次在图像融合过程中,为了消除亮度差异和几何结构跳变问题,本文采用基于最佳缝合线及渐入渐出算法进行图像融合,并对渐入渐出算法进行优化。一是权值获取考虑到权值与缝合线上像素坐标的相关性;二是图像融合中考虑亮度差异问题,对非重叠区域进行色彩补偿。实验结果表明,该方法既能够解决MEMS芯片微结构图像场景跳变问题又能够解决因曝光差异造成拼接图像亮度不均匀问题。最后,本文对多图像拼接模型进行研究,提出了一种基于已知点的间接式拼接模型。将图像顶点作为拼接子图像的特征点匹配点,能够直接对拼接子图像进行空间变换模型求取。实验结果表明,该拼接模型在提高多图像拼接速度的同时也能够有效的减少图像拼接中的累积误差。