图像拼接技术一直是计算机视觉、图像处理和计算机图形学的热点研究方向。它可以用来建立大视角的高分辨率图像，在虚拟现实领域、医学图像处理领域、遥感技术领域和军事领域中均有广泛的应用。 在微小型履带式移动机器人项目中，单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要，并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。为了增大机器人的视野，拼接机器人双目采集的图像，给机器人的视觉导航提供方便，本文针对图像拼接技术进行了研究。 本文总结了前人在图像拼接领域的研究成果和研究现状，按照图像拼接的流程：图像预处理、图像配准和图像融合，详细介绍了图像拼接技术。在图像预处理中，介绍了图像预处理中的两个步骤，即图像的几何校正和噪声点的抑制。在图像配准中，分析了现有的多种图像配准算法以及图像配准中的难点，提出了本文基于区域的改进配准算法——带阈值的三模板的分层配准算法和基于特征的改进配准算法——基于梯度最大值的相似曲线的改进配准算法，实验证明这两种改进算法能够有效地拼接普通数码相机在多种条件下拍摄的照片，适用范围广泛，具有良好的鲁棒性。在图像融合中，在总结了常用的图像融合算法的基础上，对加权平滑融合算法进行了改进，提出了边界保持的加权平滑融合算法。至此，本文对图像拼接技术的研究几乎涉及到了现有图像拼接领域的所有方法。 论文的最后简要介绍了利用VC7.0实现的图像拼接软件，该软件实现了本文讨论到的所有方法，并给出了拼接算法在机器人项目中的实际应用，同时对图像拼接中还存在的问题进行总结，以及对图像拼接的发展进行展望。