图像拼接是研究如何利用几幅小视角的相关图像得到一幅高分辨率、宽视角的图像技术。用图像拼接的方法获得高分辨率、超宽视角的全景图像，可有效地降低因为特殊摄像设备价格昂贵等原因所带来的成本，为工程和科研带来很大方便，因此成为虚拟现实、计算机视觉、图像处理等领域的重要研究课题。在航空、医学、遥感、模式识别、计算机视觉、虚拟现实以及图像处理等研究领域具有广泛的应用。　　 本文围绕图像拼接中的图像配准和图像融合等关键技术展开研究，主要工作包括以下三个方面。　　 (1)提出了BP-SIFT的图像配准方法。结合位平面理论，首先利用高斯差分函数对图像做卷积，采用不同采样构建高斯金字塔；然后求取局部极值点，通过求Hessian矩阵迹的正负性与最近邻方法相结合得到配准特征点；最后利用RANSAC算法剔除误配准，通过图像插值获得配准图像。　　 (2)实现了基于小波变换的图像融合算法。首先利用小波变换对图像进行分解，得到低频分量、水平高频分量、垂直高频分量和对角高频分量四部分，根据不同频带具有的细节与轮廓信息的特点，选择两层作为最优的小波分解层数，然后通过对低频加权平均，对高频利用模板融合，最后利用小波逆变换进行重构，这样就可以实现图像的融合。　　 (3)实现了全景图拼接。在研究了图像配准算法和图像融合算法后，得到了具有高分辨率、宽视角的全景图。