作为一门发展迅速的学科，红外成像技术被广泛地应用于红外告警、红外制导等各个军事领域。在当前我国的红外预警系统中，成像视场范围较小，无法满足告警系统大视场和高空间分辨率的要求。因此，在这种背景之下，如何对获取的图像进行拼接和融合，进而满足系统大视场的要求具有重要的研究意义。本文首先给出了全局图像拼接的基本概念，研究分析了图像拼接的图像预处理、图像配准以及图像融合的三大基本流程。在此基础之上，对当前数字图像处理领域中最常见的三类图像拼接算法进行了研究，通过探讨各自的算法原理和分析比较各个算法的性能，从而选择出满足实际要求的全景图像拼接算法，即基于角点检测的图像拼接算法。然而，传统的Harris角点检测算法中存在着角点检测率不高等问题，因此本文结合了小波变换的相关理论，对传统的Harris角点检测算法进行了改进，提出了基于小波变换的多尺度Harris角点检测图像拼接算法。该算法首先利用小波分析的方法提取图像边缘信息，然后通过Harris角点检测算法来提取边缘图像的角点，最后根据互相关性度量来进行角点的配准及最终图像的拼接。通过实验结果可以看出，改进后的Harris角点检测图像拼接算法对噪声抑制能力较强，且能精确定位角点位置，提升了图像拼接算法的稳定性和准确性。