随着恐怖活动的加剧，各式汽车炸弹袭击事件频发，社会公共安全和恐怖主义威胁成为世界上很多国家共同关注的焦点。在我国有些犯罪分子利用车辆底盘藏匿违禁品或爆炸物的情况时常发生，给人民生命安全和社会稳定造成了极大的危害，因此，在重要场合对进入车辆底盘实时监测的需求越来越迫切。　　车辆底盘异物实时检测系统，由于汽车是处于运动状态，面阵 CCD很难实现动态采集图像，而线阵 CCD可以快速、高效、连续地对底盘进行扫描采集。但是，司机驾驶汽车不可能做到直线行驶和高度匀速，汽车行驶中多线阵 CCD采集的图像有非匀称、扭曲等问题。本文主要研究线阵 CCD的几何校正和多线阵 CCD图像拼接中的图像配准与图像融合。在深入分析线阵相机工作原理和多线阵 CCD获取图像产生畸变的原因基础上，提出了采用 Sobel微分算子提取垂直方向图像的边缘信息，并进行水平方向投影，对投影曲线求出均值，然后再对其进行分段，求出每段的极大值点，找到特征线元所在行的位置；采用十字特征直线和欧氏距离的特征点匹配算法对其图像进行处理，调整对应点之间的位置，最后采用相位相关和重采样算法，使待校正图像与标准图尺寸大小能够保持一致，从而达到精确几何校正的目的。在图像拼接方面，结合系统需要，选择像素加权融合算法对图像进行融合处理，实现拼接底盘图像的平滑过渡，达到无缝拼接，获得一幅宽视角的汽车底盘图像。　　通过多线阵 CCD图像采集实验平台模拟汽车底盘的实时检测。之前的几何校正算法一般需要人工设置控制点，而在本文中，由于汽车的非匀速行驶，并不能事先设置控制点，但是其校正精度很高，而且经过校正之后，汽车底盘图像的质量比基于特征点的几何校正效果要好很多；本文提出的算法能够对两幅或者两幅以上的图像实现平滑无缝拼接，这样更有利于后续的实验研究。