随着社会的高速发展，高速公路的建设也逐渐受到人们的重视，随之带来的路面维护问题也日异突出。如果能够开发一套路面破损自动检测系统，这对路面维护工作是非常有利的。在路面破损检测系统中，由于CCD摄像机的拍摄范围有限，而公路路面待测范围较大，在将有破损的图像分类出来后，还要利用图像拼接技术将有重叠部分的多幅图像拼接起来，才能呈现全景的路面破损图像，制订相应的维护方案。　　 图像拼接(image mosaic)技术是将多幅存在重叠区域的图像进行空间匹配对准，经重采样，进行融合后组成一幅包含各图像序列信息的完整的、高清晰的新图像的技术。本文在介绍了路面图像拼接的发展状况与发展趋势，图像拼接原理以及路面图像特点的同时，在反复实验和大量的数据的基础上，重点研究了公路路面图像的拼接方法。对当前拼接算法的优缺点进行分析，针对路面图像噪声多，灰度变化小，特征点分布不均等特点，利用基于特征的特征点提取方法对图像进行特征点检测，然后根据特征点点集大小进行聚类，利用改进的基于梯度方向的特征点匹配方法，最后利用RANSAC算法进行消除错配。　　 论文经过大量实验证明，本算法在准确性上能达到SIFT算法的精准度，并且在实时性上相较SIFT算法有很大的优越性，运行速度提高了30[％]～40[％]，经实验结果证实，拼接后具有很好的抗噪性，实时性，准确性，可以实现很好的拼接效果。这对完善路面图像自动检测系统，实现公路路面图像拼接有很好的参考价值。