在医学成像实践中,为了解决被检查部位(如全脊柱和全下肢等)远远大于图像探测器面积这一矛盾,常常需要将该部位分成几次拍摄,然后将分次拍摄的图像按一定规则拼接起来,以达到临床诊断和手术方案的制定等目的。图像拼接技术在脊柱侧弯畸形和下肢畸形等常见病的诊断和治疗中具有十分重要的地位。本文提出一种基于多尺度特征的相位相关的数字图像拼接算法,克服了相位相关法对光照强度敏感的缺点,解决了存在噪声、曝光不均匀的X线图像的拼接问题。首先,将待配准图像转换到粗尺度空间下,对其进行特征轮廓提取;然后,用相位相关法计算得到初始拼接的平移参数,再根据该参数确定可能的重叠区域,在细尺度空间进行相位相关配准,得到的进一步的平移参数;接着,根据多个脉冲函数局部极大值的信息,对图像拼接是否成功进行判断;最后,采用基于多分辨率的算法对图像进行无缝拼接,完成整个拼接过程。同时,本文提出将这种改进的拼接算法进行推广,应用在静态图像全景图的拼接上,经试验证明,拼接效果较好。最后,将这种改进算法与传统的基于相位相关算法进行了对比和分析,认为本文提出的改进算法具有场景无关性、允许较大亮度差异存在、受几何失真影响小、噪音容忍度高以及鲁棒性较强等优点。