宽视场高分辨率图像具备观测范围广、空间细节信息丰富的特点,在目标识别、航空侦察和天文观测等诸多领域发挥着重要作用。为获取宽视场高分辨率图像,常用的技术手段是采集一系列具备重叠区域的小视场图像,再通过图像拼接技术将其拼接成一幅宽视场高分辨率图像。然而在小视场图像的采集过程中,光照条件或相机曝光参数的变化导致图像间出现颜色及亮度差异;另一方面,难以保证各小视场图像采集时相机的光心重合,导致图像间存在视差,这些问题极大地影响了拼接图像的精度和质量。因此,对图像拼接技术进行深入的研究具有重要的理论意义和工程价值,本论文的主要研究内容和结果如下:（1）针对随机抽样一致性（RANSAC）算法存在的精度及稳定性不足的问题,提出了基于平滑约束和分布度量的随机抽样一致性（SCDM-RANSAC）算法。该算法首先利用邻域匹配点尺度信息及空间角度顺序构建平滑约束,对初始匹配点进行筛选;然后以内点在图像重叠区域的均匀分布程度为准则选取最优内点,完成图像配准。仿真实验结果表明:相较于RANSAC算法,SCDM-RANSAC算法的配准精度提高了23.93%,标准差由0.54降至0.06。该算法能够有效、稳定地剔除初始匹配点中的外点,为图像拼接提供更为精确的变换模型。（2）针对拼接图像中存在的亮度不均及重影问题,提出了基于显著性信息的缝合线检测（SDSI）算法和图像双尺度融合（TSIF）算法。SDSI算法利用图像直线信息和引导滤波提取图像显著性信息,以避免缝合线穿过车辆及建筑等显著目标;然后结合图像强度及结构差异构建全局能量函数,并通过Dijkstra算法确定缝合线位置。TSIF算法利用缝合线构建掩码图,并通过引导滤波优化0-1边界,充分利用空间一致性实现图像的双尺度融合。仿真实验结果表明:相较于迭代接缝估计（ISE）算法,SDSI+TSIF算法得到的融合图像具备更丰富的细节信息以及更高的保真度,其结构相似度和峰值信噪比均提高了 3.81%。（3）为确保同心多通道光学成像系统采集到的小视场图像满足图像拼接要求,研究了该系统微相机阵列的最优排列。采用正二十面体平面均分投影法,建立微相机阵列初始排列,通过点阵微移动法对初始排列进行优化,获得了弦差比低于0.18、覆盖率高于76%的排列。进一步针对微相机阵列既要满足全视场无信息丢失,又要满足相邻微相机间存在足够视场重叠区域的要求,确定了单个微相机视场角2ω和任意相邻两个微相机主光轴间的最小夹角2γ应满足:ω≥1.4γ。建立了阵列数为24、全视场为26.95°×14.83°的同心多通道光学成像系统仿真模型,通过光学仿真成像获取了 24幅子通道小视场光学图像,并利用本论文研究的图像拼接算法,将小视场光学图像拼接成一幅完整的高分辨率光学图像,进一步验证了本论文图像拼接算法的有效性。