带钢在钢铁工业中占有极其重要的地位,它不仅是军事、造船、航空航天、机械制造、化工等行业的重要原材料,而且在汽车、家电等人们生活所必需的产品中得到广泛运用。表面质量的好坏是带钢的一项重要指标,随着科学技术的不断发展,后续加工工业对带钢的表面质量要求越来越高。如何检测出带钢表面缺陷并加以控制,引起带钢生产企业的高度关注。随着计算机视觉技术的发展和计算机性能的不断提高,带钢表面缺陷图像的拼接处理成为带钢表面缺陷检测的重要组成部分,是边缘检测,缺陷分类的前提步骤,处理过程不仅对传感器的图像采集性能有比较高的要求,同时对其保持缺陷图像细节信息的性能要求更高。本文首先较详细的介绍了图像拼接技术的研究现状、特点及应用领域,从而展示了图像拼接技术广阔的应用前景。然后重点介绍了图像拼接技术中的预处理、图像配准及图像融合等关键技术,分析和总结了它们的主要方法、性能以及存在的问题。在此基础上,提出一种基于相位相关优化的图像拼接方法,该方法主要针对Richard Szeliski提出的基于运动的2-D空间8参数投影变换模型算法的局限性,采用扩展相位相关法来获得初始配准参数值,然后利用L-M优化算法对初始参数值进行优化而得到较为准确的配准参数,从而克服了人工确定初始参数值的不准确问题。此外,在研究中针对相位相关法的局限性,提出一种基于兴趣点匹配的图像拼接方法,该方法利用Harris角检测器将提取的兴趣点作为特征点,并采用比较最大值法得到匹配特征对,从而实现图像的配准。基于兴趣点匹配的图像拼接方法由于采用全局最优的思想,因此不会受到图像尺寸条件的影响,从而克服了相位相关法缺点。然后,将这种方法运用到带钢缺陷图像拼接,由于带钢表面不平及光线不均等因素,造成图像背景灰度产生差别,使拼接后的图像有明显的拼缝,本文运用无缝拼接技术实现存在灰度差异的两幅待拼接图像的平滑过度使图像效果有了明显的改善。论文最后讨论了全景图像的拼接技术,其中重点介绍了柱面全景图像的拼接问题,并提出一种柱面全景图像拼接的解决方案,同时实现了大视场宽视角缺陷图像的拼接。整个软件系统采用matlab开发实现,利用matlab易于进行矩阵计算的特点,较好的完成了图像拼接的任务。