医学电镜图像拼接技术是临床诊断、治疗以及术前规划的重要辅助手段。电镜图像拼接技术用于解决由于高倍镜放大使图像视野缩小,而无法一次性得到整张图像信息的难题。目前许多图像拼接算法都是在计算机上利用软件实现,随着电子技术日益发展,嵌入式系统以其系统精简性、应用特定性、开发高效性的特点,在医疗器械开发研制中具有显著优势和广泛前景。本文阅读了丰富的国内外相关文献,细致钻研了图像拼接的相关算法,设计并实现了嵌入式电镜图像拼接系统。系统开发了良好的人机交互界面,功能分为五大部分:图像采集简单辅助、图像库建立、图像传输、图像拼接、图像相似度检测。通过对基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点检测的拼接算法与基于SURF(Speed Up Robust Feature)特征点检测的拼接算法各性能的对比,以及对SURF算法的进一步探讨和反复试验,系统最终使用限定特征点检测区域的改进SURF算法提取图像关键点,检测过程中利用图像的独立性使用多线程检测来提高速度,并结合BBF(Best-Bin-First)算法进行特征点的快速搜索匹配,最后利用特征点的位移,采用简单易行的方法进行图像最后的融合。本文首先在Linux操作系统下的Qt Creator平台上,采用C和C++语言混合编程进行系统算法研究和功能仿真测试。之后,选取ICETEK-AM3517-KB-EZ评估板作为硬件平台进行了算法移植和硬件实现。测试表明,系统各模块运行正常,待拼接图像重叠区域要求在1/4到1/2,拼接速度快、质量高。拼接2张重叠区域为1/2大小为320x240的图像,检测到匹配点48对,所用时间为3.19s;拼接两张大小为1280x960的图像检测到匹配点36对,耗时7.8s;拼接6张具有不同重叠区域大小为320x240的图像所用时间为20.58s,且与原图的相似度都在95%以上。系统可以脱离计算机独立完成图像拼接,从而作为电子显微镜进行自动拼接图像的专用配套设备,且功能完整,携带方便,代码可移植性强,具有一定的可开发性和实用性,为未来三维重建设备的开发做好了基础性研究准备。