图像拼接算法在图像处理领域是受到越来越多的关注。这类算法具有很强的实用性,在合成全景图像,处理地球卫星照片以及医学图像等领域都有广泛的应用。而本文主要是对CCD图像的拼接进行了深入的研究。本文首先对图像拼接技术进行了概括和总结,介绍了目前图像拼接技术的一些研究成果,总结了图像拼接技术的一般规律。接下来系统地介绍了小波变换理论,其中重点介绍了二维小波变换。在一般的情况下,图像拼接算法可以分为两大类：一类是基于区域的图像拼接算法,另一类是基于特征的图像拼接算法。基于区域的算法优点是比较直观易懂,缺点是运算量大且只适用于图像比较简单的情况,另外由于基于区域的图像拼接算法的匹配运算一般直接利用待拼接图像与参考图像的重叠区域中像素的相关性进行计算,因此图像噪声因素对拼接效果有明显的影响。本文在第四章的基于区域的图像拼接里使用的是比值匹配法,比值匹配法是指在每一幅图像的重叠区域中,相隔一定距离的2列上取出部分像素,而模板需要用它们的比值来确定。然后我们对比值法进行了仿真,并通过仿真结果的对比得出结论：比值法不适合内容接近的图像,会造成拼接错误；比值法适合内容较接近或不接近的图像的拼接。并将小波变换应用于比值法的拼接方法中,给出了仿真结果。在接下来的第五章里,主要完成了基于小波变换模极大值的特征匹配算法。首先给出了特征匹配法的流程。由于小波域中模的极大值点具有图像信号奇异性的信息,所以可将一级小波变换模的极大值点作为特征点。而模的极大值点可定义为不小于其左右邻域且严格大于至少其中之一的点,其相应于图像的边缘点。在求小波变换模极大值之前,需先求小波变换模,然后遍历小波变换模求取小波变换模极大值。本文给出了待拼接图像和参考图像小波变换模的仿真结果,给出了取不同阈值时小波变换模极大值的仿真结果,并对不同阈值时特征点数的多少对拼接速度的影响给出了结论。将小波变换模极大值作为特征点,采用相关运算法进行特征点匹配,给出了相关系数阈值为0.9时匹配的特征点对数。运用全局变换模型进行参考图像到待拼接图像的前向映射,给出了映射(即拼接)的仿真结果(有空洞)。运用全局变换模型进行待拼接图像到参考图像的逆映射,给出了映射(即拼接)的仿真结果(无空洞)。本文的第六章主要是结论与展望,阐述了本文的创新之处和不足之处,并对图像拼接技术的未来做了一个展望。