图像拼接技术作为数字图像处理中一项非常重要的分支,在各个领域都占据着主导地位。它的任务在于将多张具有一定重叠部分的图像,组成一幅大视野、高分辨率且无缝隙的完整图像。随着科技的发展,图像拼接技术被广泛应用于全景图拼接、医学成像、视频检索与压缩、物体三维重建等领域。特别是在军事领域,一般将红外图像拼接技术应用于弱小红外目标的搜索跟踪、红外预警、目标识别与探测、周视扫描等军事战略和战术中。本文首先介绍了图像拼接技术的研究意义和目的、应用领域和研究现状,同时更针对红外图像,对其进行拼接的应用做了相应的背景介绍。然后对图像拼接相关的基础理论知识,包括计算机视觉的三种坐标系、图像的模型变换等进行了完整的描述。接着对图像拼接的流程做了总结,对拼接过程中采用的关键技术进行了介绍,更着重提出在红外图像拼接中应该注意的问题。在基于特征点的红外图像拼接中,对传统的特征点检测与提取方法做了细致的研究,并且分析了各种方法的优缺点。然后对常用的图像配准方法做了分析,并且结合红外图像的特点,在现有方法的研究基础上,提出了一种将相位相关法与Harris角点法结合使用的改进图像配准的方法。该方法先通过相位相关法得到位移量,将它作为先验信息,再应用到局部的Harris角点检测中。这样不仅缩短了角点检测的时间,同时还降低了误检率。然后利用NCC法进行特征点匹配,再通过鲁棒性较高的RANSAC提纯匹配点对,选择映射模型计算出变换矩阵,完成图像的配准。最后在渐进渐出加权法的基础上,提出了改进的合成算法,以达到无缝拼接的要求。实验结果表明,该方法可以对存在旋转的红外图像进行准确的拼接,并且提高了原算法的准确性。同时该算法具有很强的实时性,在红外搜索跟踪系统中的运动补偿中极具竞争力。