随着图像处理技术的不断发展，图像拼接成为了目前研究的一个热点，在各个领域应用广泛，例如遥感图像，分辨率增强，大范围监控和医学图像等。纸质文档数字化因其便于管理和存储得到广泛应用。纸质文档数字化中，拍摄单张图像不足以获取清晰的整体图像。因此，本文采取拍摄多张图片进行图像拼接来获取完整清晰的图像。　　本文首先对摄像头采集的文档图像进行相关文档图像预处理，随后研究文档图像拼接算法，最后以TI公司的多核高性能多媒体处理器AM5728为平台，设计并开发一套文档图像拼接系统。本文的主要工作归纳如下:　　(1)阐述本课题的研究背景和意义，分析现有的图像配准算法和图像融合算法，针对文档图像拼接系统提出本文的主要研究内容和关键点。　　(2)结合文档图像特点介绍了图像传感器的选型过程。随后，阐述逐步逼近法和查表法相结合的自动曝光方法。在自动曝光后仍旧存在局部阴影区域，利用图像中曝光正常的区域，提出了阴影补偿方案。而对于文档图像中普遍存在的椒盐噪声，采用了一种自适应窗口的去噪方法，在保留文档图像信息的同时有效地去除椒盐噪声。此外，为了得到更好的显示效果，通过伽马曲线进行了图像矫正。　　(3)针对文档图像提取特征点过多，误匹配率高的问题，本文在提取文档图像连通域以及合并文字连通域的基础上，利用角径向变换(ART)获取每个连通域的特征向量，有效降低了误匹配率并提高了图像配准精度。针对文档图像前后背景差异明显容易产生鬼影的问题，本文提出一种基于最优拼接缝的文档图像融合方法。该方法先通过图像配准获取重叠区域，再利用投影法分别在水平和垂直方向上检测出二值化文档图像中的最小差异区域，最后搜索最优拼接缝进行图像融合。　　(4)为了使算法更加适用于实际应用，将算法移植至TI公司的多核高性能多媒体处理器AM5728开发平台。在介绍软硬总体方案和概述文档图像拼接算法流程的基础上，利用OpenCL技术将关键算法进行并行化设计，提高算法运行效率。实验结果表明，并行化的应用有效地提高了算法运行效率。