显微图像分析广泛应用于生物医学、石油地质、金相检测等领域。但在分析中,存在分辨率和单次观测视场狭小的矛盾。应用图像镶嵌技术可以解决这一问题。因此对显微图像镶嵌技术的研究具有重要的意义和应用价值。由于显微图像的分析涉及领域相当广泛,图像特点各异,找出适合所有显微图像的镶嵌方法很不现实。本文在分析了三种典型显微图像特点的基础上,提出了相应的解决方案。 针对大型目标显微图像,提出了一种快速、高效的拼接方法。方法实行了逐步求精的策略,即先进行单一方向的粗匹配,然后再进行水平、竖直两个方向的精确匹配。在粗匹配阶段,提出了增强模板投影匹配法(ETPMA),实现了高效、准确的定位。在精确匹配阶段,结合线列对比度方式、序贯相似度方法、螺旋搜索策略实现了快速、精确的配准。试验证明,整个算法高效、定位准确,且对噪声和一般光照不均有较强的鲁棒性。 针对边角目标显微图像,利用点匹配方式,提出了一种全自动稳健的拼接算法。算法以层层迭代、逐步求精的策略为基础,应用改进的Harris角检测算子提高了特征点的提取精度,提出以圆形模板为基础进行粗匹配,减少了旋转等几何变换导致的误差。利用RANSAC算法消除奇异点对,结合最小二乘估计的