随着现代医疗生物等学科领域研究需求及超精密加工等的需求,对现代检测技术特别是精密检测技术的要求日益提高。为此一系列检测仪器被发明出来,例如扫描电子显微镜、扫描隧道显微镜、原子力显微镜、光学共焦显微镜等。其中光学共焦显微镜以其非接触、大视场,高速度等优点,成为现今最具影响力的测量仪器之一,被广泛应用于生命科学、超精密测量、材料学、医学等领域,实现材料表面形貌测量、微电路线宽测量、细胞观测及其它非接触精密测量。但是高分辨率往往与大视场范围是相对的,光学共焦显微镜的所谓的大视场也不过是微米级。而且随着对分辨率要求的提高,视场范围缩减至纳米级,非常容易造成一个视场并不能观测到被测物体的全部信息。因此需要使用图像拼接将物体显示在一幅图进行整体特性的分析,而且由于共焦显微镜是超精密测量仪器,分辨率为纳米级,因此对拼接精度要求非常高,需要达到亚像素级。本课题“基于互信息的图像拼接算法研究”,针对上述问题开展了基于互信息图像拼接算法的研究,主要是互信息测度函数及优化算法的研究,目的是能够改进现有的拼接算法以提高拼接精度、速度和准确率,解决现有算法易陷入局部极值导致误拼接的问题,实现生物共焦显微镜共焦扫描高分辨率二维图像拼接功能、计量型共焦显微镜共焦扫描高分辨率二维/三维图像拼接功能、彩色CCD拍摄的彩色图片与三维高度图像的拼接以及彩色CCD拍摄的宽场图像拼接。完成的主要内容如下:(1)本文主要提出了三种改进的测度函数。一种是直接改进的传统互信息测度函数,在分析其缺点的基础上增加边缘信息,并构造新的测度函数,新测度函数曲线对比度增大,在进行配准实验中发现其精度比传统互信息要高;另外两种是通过改进插值算法间接改进互信息测度函数,第一种插值核函数的改进使得曲线局部极值情况得到很好的抑制,测度曲线尖锐程度增加,通过实验发现该方法得到的配准结果精度提高,且由于抑制了局部极值使得得到最优变换参数的可能性增加;第三种是将插值算法领域扩展并构建新的插值核函数,该方法得到的测度函数曲线最为光滑但是最优变换处曲线不够尖锐,通过实验发现该方法得到的结果波动范围较大,但是成功率得到提升;(2)提出一种基于统计规律的去噪算法,使用该算法可以有效除去图像的散粒噪声,而且可以和其它滤波算法混用;提出一种改进的Retinex算法,通过该算法可以有效解决传统Retinex算法使得图像边缘模糊及整体‘泛白’的缺点,并且通过对对比度的调整得到的图像颜色更加鲜亮;(3)分析图像拼接优化算法,使用PSO算法和Powell算法相结合的优化算法进行图像拼接最优空间变换参数的求解,并针对传统PSO算法的缺点提出一种基于并行合作的PSO算法,实验证明该算法速度及成功率比传统PSO算法有较大提高,通过标准函数测试可得本文算法速度提升4倍,准确率提升至80%;(4)通过对标准样品进行拼接证明本文提出的方法配准精度达到亚像素级别并且成功率可以得到保证。