目前,各带钢生产企业,都迫切需要板带钢表面缺陷的检测技术、缺陷统计与分析技术、质量控制技术等等,以满足生产需要、增强企业竞争力。图像的拼接技术可以去掉相邻图像之间大量的冗余信息,可以在一定程度上降低数据处理量。图像的配准可以实现缺陷图像的快速配准的问题,拼接的结果可以作为图像特征提取和缺陷分类的依据。因此对带钢图像配准和拼接技术的研究非常重要。尽管图像配准技术的算法很多,但是没有哪一种算法能够适用于所有的图像。现有的算法大多是在医学、遥感等方面的应用。需要结合板带钢图像的具体情况,在算法精度、速度、鲁棒性上找到平衡,开发出适合板带钢图像特点的算法。本文的主要工作可概括为以下几个方面。(1)对冷轧带钢表面缺陷图像进行分析,找出其与医学、遥感等图像的相同点和不同点,总结出带钢图像的特点。结合带钢检测系统的要求,总结带钢缺陷图像配准和拼接的方法的特点。(2)提出了基于小波变换的图像配准方法,该方法充分考虑了带钢缺陷在图像中所占区域较小而且相对集中的特点,选择缺陷所在区域的字块代替原图像进行配准,大大减少了计算量,提高了配准效率。(3)提出了基于小区域和互相关的图像配准算法。针对带钢缺陷图像中只含有线型缺陷的图像,选取图像中阶跃性的线型特征区域作为模板进行配准,可以避免小波变换法子块选取不当所造成误配准的情况。(4)实现了带钢缺陷图像的无缝拼接。将带钢缺陷图像的配准方法应用于图像拼接,使用线性渐变融合的方法实现了接缝的去除。实验表明,将本文提出的算法应用于图像配准,可以在各自适用的领域显著提高计算效率。通过实现不同类型的带钢图像配准,证明了此种配准方法在该领域具有较高的实用价值。使用线性渐变融合方法进行图像的拼接,取得了良好效果,证明该方法在图像拼接领域具有较好应用前景。