连铸坯的表面温度是连铸生产中的重要参数之一,它对减少铸坯内部裂纹、降低能耗和实现闭环优化控制有重要意义。本文检测的是二冷出口与矫直机之间的铸坯表面温度,由于受到现场恶劣环境、表面氧化皮等因素影响,采用单一测温传感器无法实施准确稳定的测量。本文研究了红外测温仪与面阵CCD测温仪的融合测温系统中的图像预处理、异尺度数据配准、运动目标定位和融合方案设计等问题。首先,对融合测温系统中面阵CCD采集的图像进行预处理。针对铸坯图像受到噪声的干扰问题,通过对噪声特征的分析提出了区域中值滤波方法；针对CCD摄像机成像的非均匀性问题,用两点法对面阵CCD进行了标定；针对铸坯图像的几何畸变问题,先使用针孔成像模型对摄像机进行标定,然后对图像进行了几何畸变校正,并对校正结果进行了验证和误差分析；在预处理的基础上,提出了一种基于机理模型与图像数据融合的铸坯表面温场还原方法。然后,对多传感器融合测温进行了深入研究。为引导红外测温仪在受氧化皮干扰小的区域测量,提出了一种结合区域位置、平均温度和方差三因素的最佳测量位置的选择策略；为实现无外加定位装置条件下异尺度传感器数据的配准,通过对温度曲线的波动分析,提出了基于特征向量的数据配准算法,定位了红外测温仪的在铸坯图像中的测量位置。未解决视频流中目标定位受信息贫乏、几何畸变、图像灰度变化等因素带来的匹配失误率高问题,选用信息熵最大的区域作为模板区域,提出了基于特征区域的信息熵向量的定位算法,并通过实验验证了算法的准确性。在数据配准和目标定位的基础上,提出了红外测温仪和面阵CCD测温仪的静态和动态融合测温方案,有效的结合了两者的准确性和稳定性。最后,完成了融合测温系统的软件设计。根据在某钢厂的现场应用,本文设计的融合测温方案在3个月的应用中温度测量偏差小于5℃。