自美国发生9.11恐怖袭击事件以来,恐怖主义威胁和社会公共安全问题成为世界各国共同关注的焦点。汽车作为日常使用的交通工具,因其底盘易于隐蔽性地藏匿爆炸物或者违禁品而成为很多犯罪分子实施犯罪的工具,对人民群众的生命财产安全和社会稳定造成极大危害。因此,对在重要场合进处的汽车底盘进行实时检查已成为安全检查的必备项目。传统人工手持镜的检查方法费时费力,随着计算机视觉技术和图像处理技术的发展,人们逐渐开始考虑采用高精度的成像设备来采集车辆底盘的图像,将图像传输保存到计算机中,通过图像处理技术来检测底盘异物。本文以线阵CCD相机图像的几何校正和多线阵CCD相机图像拼接中的图像配准、图像融合和图像增强为主要研究内容,在总结国内外算法的基础上,深入分析线阵相机的工作原理,研究出一种高效率、图像清晰的车底检查系统。系统中首先应用了张正友标定法对图像进行了畸变的校正,该算法具有应用简单结果精确的特点,符合系统的要求。对校正后的图像再通过基于特征点检测的Surf算法进行图像的拼接得到了一张清晰的车底图像。在Surf算法中应用了计算速度更快的积分图像,符合系统对实时性的要求。系统的特点是能自动对非车底图像进行识别,这样做的好处能减少检查工作人员的工作量,减少计算机的负载。最后,为了方便安保人员能够更加清晰看清车底图像,系统中应用了直方图均衡、亮度增强和清晰度增强三种图像增强算法,能够突出图像的局部特点,有利于违禁品的分辨。