随着传感器技术的发展和计算机计算能力的不断提高，图像处理技术在社会生活及现代化工业检测中的应用越来越广泛。目前轮胎分拣入库对自动化程度要求越来越高，自动识别技术在现代轮胎工业中也得到了应用。但是在轮胎自动分拣控制中，外部的干扰以及图像传感器本身的局限性会造成采集的图像模糊、不完整，因此有必要采用多传感器采集轮胎图像，并利用图像处理技术对其进行融合、拼接等处理。　　本文重点围绕轮胎生产的最后一个工序即轮胎分拣控制入库环节中的轮胎型号字符图像（简称轮胎图像）拼接处理做了相应的研究，主要工作如下：　　1、分析了轮胎分拣控制系统的构成原理，并结合轮胎生产与日后管理的要求，给出了分拣控制的思路及设计结构图。　　2、对轮胎图像进行配准环节的研究。首先，通过分析比较常用配准算法的性能，对基于SURF特征检测的配准算法进行了深入研究，并提出了基于SURF特征两次提纯的配准方法。其次，采用最小二乘法对最终得到的正确匹配对进行拟合估计，得到较优的仿射模型变换的系数矩阵。最后，利用双线性后向插值法，将待配准图像转换到基准图像坐标上。　　3、对配准后的轮胎图像进行融合、拼接处理。深入学习了小波变换及详细分析了轮胎图像的字符与背景材料同为黑色的特性，提出了采用非降采样提升小波变换与基于像素点融合规则相结合的融合方法。　　实验结果表明，本文的拼接方法适用于轮胎分拣控制系统中轮胎图像的拼接处理，获得了较高的配准精度和较理想的融合拼接效果。