图像拼接是将两张或两张以上具有重叠视场的图像拼接成一副全景图或高分辨率图像的过程。图像拼接将各图像中互补的信息结合起来，去除了相互之间的冗余信息，得到了目标场景比较全面的信息。　　本文对图像拼接理论、发展现状等做了深入的研究和分析。具体研究内容如下:　　1)阅读和研究了大量国内外关于图像拼接、图像配准以及图像融合方面的文献。分析了图像拼接的基本问题及其解决方法。介绍了常用的图像变换模型以及与图像拼接相关的图像获取方式。　　2)分别设计并实现了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)及SURF(Speed-Up Robust Features)的图像拼接算法，算法应用SIFT/SURF、随机采样一致以及羽化融合等技术来实现图像拼接。实验证明两种算法都能够正确地对图像进行拼接，得到没有明显拼缝的拼接图像。　　3)设计并实现了一种基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)角点的图像拼接算法，实验证明该算法不仅能够正确地拼接图像，得到没有明显拼缝的拼接图像，并且在速度上比基于SIFT的算法快7倍，比基于SURF的算法快5倍。　　4)设计并实现了一种基于归一化互信息的图像序列拼接算法。实验证明，该算法能够正确地对水平方向存在平移的图像序列进行拼接。　　5)设计并实现了一套图像序列拼接软件。该软件能正确地对工程项目中的图像序列进行拼接，得到360°视场的清晰的全景图像。