针对目前使用自动化图像采集设备采集到的混凝土桥梁裂缝图像数量多、匹配准确度低、拼接及融合效果较差的问题，提出一种混凝土桥梁裂缝从匹配、拼接、融合到合并统计的端到端的解决方法。首先，在裂缝匹配阶段利用特征点匹配结合并查集来代替常规的特征点匹配方法。然后，利用移动直接线性变换算法和奇异值分解计算局部单应性矩阵和实现映射，解决了全局单应性矩阵不足以拟合所有特征点的问题；同时基于距离变换的Alpha加权融合处理算法实现拼接线的自然融合；以实际工程采集的裂缝图像数据集为研究对象，从裂缝拼接线的对齐性、裂缝可视化结果的准确性和完整性、非裂缝区域的纹理一致性等方面，综合对比分析了采用移动直接线性变换算法与传统OpenCV方法的拼接融合效果。此外，在图像拼接阶段，通过控制源图像和目标图像中的裂缝颜色变换范围解决了在拼接图像重叠区域中裂缝重复可视化显示的问题；在图像融合阶段，通过掩膜可视化法解决了图像融合导致的裂缝颜色显示变浅甚至消失的问题。最后，依据检测框之间、检测框与裂缝顶点的相对关系，实现了拼接图像中同一裂缝合并和重连接。研究结果表明：通过改进算法在有效提升匹配精度的同时，可以获得很好的拼接和融合效果，能够实现智能检测设备采集到裂缝图像的快速无缝拼接。