本文对建立文化遗产图像拼接系统涉及到的关键技术展开了研究。 主要的贡献： 1)实现了基于特征点的图像拼接算法，对匹配中图像间光照差异的鲁棒性较强； 2)提出了一种新的用聚类方法预筛选互相关的特征点，然后用RANSAC方法计算匹配点，提高了匹配的效率； 3)提出了一种新的最佳路径消鬼影算法，从而能够有效的避开产生鬼影区域； 4)首次提出使用亮度权重函数融合的方法，在HSI空间对亮度进行融合，尽可能保留了图像本身的信息且达到自然的融合效果； 5)实现了一个具有图像拼接和全景图浏览功能的基于Web的文化遗产图像拼接系统。 在文化遗产图像匹配方面，RANSAC方法能够精确的筛选出匹配的特征点，但在失配点多的情况下效率较低。本文对其缺陷进行了改进，提出了利用匹配特征点间直线斜率相近的特性，使用聚类的方法预筛选特征点。实验证实，经过预筛选特征点后，大大减少了特征点中失配点的数量，特征点匹配的效率有了极大的提高。 在消鬼影与图像融合方面，选取图像重叠区域像素差值小的一条最佳路径作为拼接线，为了确保路径不会提前退出重叠区域，使用了重力系数控制路径的生成方向，然后使用亮度权重函数按照最佳路径融合图像，从而有效地避免了鬼影现象的产生，使图像在拼接部分达到自然的融合。