大视场、高分辨率成像系统作为计算成像领域中的一个重要研究热点,在区域监控、卫星侦察、生命科学等领域的需求迫切。但是目前大多数成像系统由于光学基础理论的限制和实际应用场景的复杂性,很难实现理想的成像效果。与此同时,基于广域图像拼接的成像系统虽然实现了宽视场、高分辨率的成像目标的要求,但由于其系统的成像特点不同需要通过图像拼接来获得全景图像。因此,如何在保证处理速度的前提之下,实现广域成像系统多幅图像的有效拼接是目前所要解决的重点问题。基于此,本论文深入研究了基于广域成像系统的图像拼接,针对其在图像拼接过程的主要阶段分别就相关问题进行了探讨及解决。以下是本文主要研究内容及创新点:（1）改进了基于模糊隶属度函数的图像直方图均衡化方法,有效解决了在图像对比度增强过程中对细节信息的兼顾。广域成像系统采集的图像由于成像系统本身的局限性以及成像环境的复杂性,使得获得的图像存在一些暗角和模糊。本文从图像增强的直方图均衡化方法出发,分析和研究了相关不同算法对广域图像的增强效果,并利用模糊函数进行了图像直方图的拟合,在局部区域内完成了对广域图像的对比度增强,有效突出了图像的细节信息,为后续图像特征的提取打下了坚实基础。（2）在广域图像特征配准时,为了完成图像特征的提取,构建了特征点为原心的环形区域以进行特征点描述符的提取,避免了在特征点主方向变化时,对同一区域的重复计算;并引入了新的特征描述子,进一步降低了其维度,增强了算法对于广域图像特征匹配时的稳定性。在有效提升算法效率的同时,也进一步提高了特征匹配精度。（3）提出了一种基于动态规划和Dijkstra算法优化的图像融合线查找方法。在广域图像融合时为了有效避免因微小误差而引起的拼接后图像存在的几何错位,要求图像融合线只穿过重叠区域内梯度变化最小的区域。而利用动态规划的方式来进行逐点连线获得图像的最佳融合线,再进一步优化,完成广域图像的拼接,从而最大限度保证了全景图像视觉效果。最后,利用改进的多分辨率融合算法进行图像融合区域的处理,消除了拼接图像存在的明显“接缝”。