传统非实时图像拼接方法易因局部图像失配导致全局拼接中断。此外，显微图像具有大量相似的微观结构，存在特征检测耗时长、误匹配率高等问题。为此，提出一种基于载物台运动信息的显微图像预测拼接算法。通过控制电动载物台XY轴移动距离来决定相邻图像间重叠区域大小，在图像的重叠区域采用加速稳健特征算法检测特征点。利用图像间前后位置关系预测待匹配特征点的范围，在预测范围内筛选出最小欧氏距离的待匹配点。最后通过匹配特征点对的斜率粗筛选匹配点对，随机抽样一致性算法进行精匹配并计算单应性矩阵配准图像完成拼接，使用改进的加权平均算法融合拼接图像。实验结果表明：与暴力匹配和快速最近邻搜索算法相比，所提算法匹配率提高7.95%~26.52%，有效提高配准精度。同时，当图像分辨率为1600×1200时，多图拼接速率为2 frame·s^-1，其效果优于AutoStitch软件拼接效果。

为了实现对跨尺度零件微小结构的尺寸精度和定位精度的同时测量，提出一种基于宏微复合标定的测量方法。建立不同尺度传感器组合式测量的标定模型，利用变焦扫描显微系统测量零件微尺度特征，利用双目系统测量定位显微设备，从控制坐标转换精度的角度设计加工特殊的标定块，将其作为跨尺度中转坐标系，标定变焦扫描显微重建点云坐标系与测头坐标系的空间转换关系，从而将局部测量点云统一至一个数据集中以完成所有局部区域的整体拼接。与理论模型对比分析，所提测量方法的各孔圆心坐标分布圆度误差为0.0438 mm，平面度误差为0.0252 mm，对喷注器各孔位姿的点误差值小于0.029 mm，孔轴向误差小于0.1140°。与面结构光传感器重建结果对比分析，所提模型能够在保证高精度重建三维形貌的情况下，更加正确地获取跨尺度零件的尺寸和位置。

人类表皮生长因子受体-2（HER2）的异常扩增会导致癌细胞的过度增殖和肿瘤恶化。在采用常规光学显微成像技术检测扩增水平较高的乳腺癌细胞HER2基因时，荧光原位杂交探针的荧光信号斑点呈簇状分布，难以精确计数。应用结构光照明超分辨成像技术对HER2基因荧光原位杂交的病理切片进行成像，从而分辨距离较近的荧光探针。通过大视场扫描成像和图像拼接，对数百个细胞进行成像和统计分析，提高了高扩增水平病理切片上HER2探针计数的准确性。

针对无人机拍摄叶片红外图像背景冗余信息较多、拼接精度不高等问题, 本文提出一种基于形态学改进 Chan-Vese分割与局部特征匹配的红外风机叶片图像拼接算法, 首先, 对图像进行中值滤波降噪, 使用形态学运算改进基于 Chan-Vese模型的水平集算法, 生成表达主体的掩膜。基于掩膜去除冗余背景提取局部 Harris特征点; 对掩膜进行二次形态学腐蚀处理, 抑制边界锯齿像素上的伪特征点; 最后, 使用暴力匹配及随机抽样一致(Random Sample Consensus, RANSAC)算法筛选出有效匹配点对, 计算单应性矩阵实现匹配拼接。与传统图像分割下 Harris拼接算法相比, 本文改进后的算法拼接精度有明显提高, 在不同的测试场景下显示出较强鲁棒性。

偏折术作为一种高精度的面形检测方法，其测量精度不仅依赖于系统参数的标定精度，还受到显示器面形的影响，尤其是对于常用的基于平面镜反射模型实现系统标定的偏折术测量系统，显示器面形还会直接影响系统参数的标定精度。为了研究显示器面形对拼接偏折术测量精度的影响，首先预设了不同形变量的显示器面形，再依据提出的计算方法分析了其对系统标定精度以及测量精度的影响，结果证明显示器面形不仅会降低系统参数的标定精度，还会在待测元件的面形测量结果中引入较大的低阶项及高阶项误差。最后通过与实验结果对比，进一步验证了所提出方法的正确性，该研究为拼接偏折术检测系统的测量误差提供了一种定量计算分析方法。

随着红外遥感技术的发展，航天各类应用对红外探测器阵列规模的需求已经超出了目前单模块探测器研制极限，需要通过光学或者机械拼接方法解决该问题。结合国内外先进的机械拼接技术，针对 8模块超长线列拼接红外探测器研制，本文提出了拼接结构的 4个设计要点和对探测器成像的影响，结合设计要点详细介绍拼接结构具体设计过程以及设计结果，最后给出拼接结构的测试方法以及一种非接触的平面度测试方法和测试结果。

夹层共底贮箱体积庞大，采用脉冲红外无损检测技术单次只能检测一小片区域，需要数百次检测才能完成对夹层共底贮箱的检测，单个工程不利于缺陷位置的判断。本文采用固定重叠区域的红外图像拼接方法，重叠区域采用加权融合方式可有效消除拼缝，夹层共底结构侧边 6个子区域采用弧形拼接方式，可有效解决弧形区域的拼接，可有效解决多工程拼接难题。采集工程缺陷标注后，拼接图像直接显示缺陷的位置信息，对于夹层共底结构缺陷信息判断带来了极大的便利。

对于分布在曲面物体表面的纹理图案，为方便全面展示和后续使用，常需要将其从曲面表面提取出来并展平。因此，提出基于光场相机的曲面纹理展平方案，利用聚焦型光场相机获得高分辨曲面纹理图像和无需额外配准的深度图，并针对此方案设计曲面纹理展平算法。该算法将曲面纹理图像划分为多个有重叠的局部纹理图像，基于拟合平面法向量对局部纹理失真进行校正，最后将校正后的局部纹理图像拼接为完整的展平纹理图像。经仿真实验和真实实验验证，所提曲面纹理展平算法可以有效展平不同曲面上分布的多种纹理，并且在纹理图像质量差异和深度测量误差方面具备一定的鲁棒性。

高光谱遥感能够提供丰富的地球表面信息, 因而受国内外学者的广泛关注。 受到技术与工艺水平影响, 目前单个高光谱相机无法同时满足成像大视场和高分辨率的应用需求。 拼接式高光谱相机技术将多个高光谱相机组合成一个成像系统, 有效地扩大了高光谱相机的视场, 在精准农业、 对地观测、 环境监测等方面有着广泛的运用。 由于探测器像元响应, 光学系统, 电子学系统等因素的影响, 高光谱相机的焦平面阵列在同一均匀辐射源下, 探测器单个像元输出会出现不一致的现象, 该现象即为高光谱相机的非均匀性。 拼接式高光谱相机的非均匀性会严重影响相机成像质量与图像判读。 目前, 非均匀性校正主要分为基于定标的校正方法和基于场景的校正方法两大类。 通过对中国科学院空天信息创新研究院研制的拼接式高光谱相机非均匀性的分析, 建立了单台相机和多台相机间的非均匀性模型, 并根据非均匀性模型提出了一种基于重叠视场的拼接式高光谱相机非均匀性校正方法。 该方法综合运用了实验室定标数据与实时飞行数据, 利用实验室辐射定标校正单台相机非均匀性, 利用相机间重叠视场并引入小波滤波计算非均匀性系数校正多相机间的非均匀性。 由于该方法在实验室仅需要对单台相机进行辐射定标, 因此也摆脱了需要大口径积分球光源的限制。 开展了一系列对不同方法处理后图像质量进行评价的实验。 选取了存在非均匀性两个不同的波段图像作为原始图像, 并用该方法与对比方法对原始图像进行处理。 为了能够定量地对不同方法的校正效果进行对比, 引入了图像质量的提高系数(IF), 非均匀性(NU)与光谱角(SA)三个评价指标。 结果证明, 本文提出的基于重叠视场的拼接式高光谱相机非均匀性校正方法具有最好的非均匀性校正效果, 同时最大程度保留了光谱特性。