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，对重要场合进入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。由于汽车处于运动状态，面阵CCD相机难以实现动态采集，线阵CCD可以快速、连续地对底盘进行扫描，能够适应在高速下进行拍摄而不产生影像失真，因此基于多线阵CCD相机的汽车底盘图像获取方法成为安防领域的研究热点。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与图像融合为主要研究内容，在总结国内外几何校正和图像拼接算法的基础上，深入分析线阵相机的工作原理和多线阵CCD获取图像产生畸变的原因，给出一种Surf和相位相关算法相结合的图像几何校正算法。该算法首先对图像提取Surf特征点，构建特征向量，然后根据欧式距离进行匹配，通过匹配点之间的关系来估计标准图像和实时图像之间的近似单应性关系进行初步变形校正，最后利用相位相关算法来调整对应点之间的位置从而达到精确几何校正的目的。在图像拼接方面，提出了基于Surf算法的图像配准方法结合渐入渐出图像融合方法的自动图像拼接算法，实现了图像的平滑无缝拼接。最后，通过模拟汽车底盘检测系统的实验平台采集线阵CCD相机图像，对所提算法进行实验验证。实验结果表明与以往几何校正算法相比，本文的几何校正算法不用人工设置控制点，而且其校正后的图像质量也高于基于特征点的几何校正算法，校正精度比传统方法更高。对传统方法进行图像拼接时存在拼接缝问题，通过本文所提出的方法进行实验，结果表明本文提出的图像拼接算法能够实现两幅甚至是多幅图像的平滑无缝拼接。