图像拼接技术是研究如何利用几幅小视角的相关图像得到一幅宽视角、高分辨率的图像，以满足人们研究的需要。它极大地降低了人们获得高质量宽视角图像的成本，为科研和工程带来了极大方便，并成为计算机视觉、虚拟现实、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题。目前广泛应用于宇宙空间勘探、海底勘探、气象、医学、军事、地质勘探、视频压缩、公安取证等领域。　　 本文主要针对如何提高图像拼接速度和精度而展开研究。首先介绍了图像拼接的发展及国内外研究现状，然后对图像拼接的基本步骤和各种配准算法进行了总结和归纳，重点研究了图像预处理、特征提取、特征配准、图像变换、图像插值和图像融合等技术，并进行了实验来比较相关方法的优劣性。在融合技术中，提出了新的融合算法来改善融合效果，然后对Harris算法和SITF算法进行了研究，讨论了影响拼接速度和精度的主要因素，最后结合小波变换对Harris算法进行了改进，提出了新的拼接算法。该方法首先利用小波变换将原图分解为若干层，保留其低频部分和最后一层高频部分，由高频部分确定出初始搜素空间，在低频部分确定出初始角点，然后根据角点间的对应关系，在原图像上确定角点的精确位置，最后在原图上完成匹配，并采用SITF特征向量来描述一个角点，以确保旋转不变性。实验结果表明，该算法具有较好的拼接精度和实时性，提取的角点分布均匀，更加稳健，具有较好的实用价值。