显微成像技术是利用光学、电子、探针等物理原理，对微观尺度对象进行高分辨率观测与成像的一类技术，在生物医学、材料科学、微纳制造与精密检测等领域具有重要应用价值。随着成像需求的不断提升，显微成像系统不仅需要实现自动化、高效率成像，还要求在保证大视场成像的基础上实现高分辨成像，甚至超分辨成像。然而，现有显微成像系统在功能集成、成像范围与分辨率提升等方面仍存在不足，难以同时满足样本宏观整体与微观细节高精度同步成像的需求。因此，本文围绕显微成像系统的研制、大视场显微图像拼接以及超分辨成像方法进行研究。具体工作如下：

（1）针对现有显微成像系统功能单一、使用场景受限以及操作复杂的问题，本文设计开发了一款集光学成像、精密运动控制、网络数据传输与图像处理于一体的显微成像系统。首先搭建了由运动模块、监控采集模块、控制模块与图像处理模块组成的硬件系统；然后在Linux操作系统下基于C++语言运用多线程技术开发了软件系统，同时基于Qt设计了交互界面以方便操作。实验结果表明，该系统具备自动扫描样品、自动采集图像、实时传输数据与在线处理图像的一体化功能，能够满足多样化的显微成像应用需求。

（2）针对大视场显微图像拼接中存在图像相似结构多、特征点多以及多图序列拼接易产生误差累积的问题，本文提出了一种基于先验信息的高效大视场显微图像拼接方法。具体地，设计了基于先验信息的两两配准算法，利用先验信息约束特征匹配搜索空间，在提高配准精度的同时降低了计算开销；设计了基于最小生成树的全局对齐算法，通过重新定义边权值、构建最小生成树，有效抑制了累积误差，降低了求解复杂度。实验结果表明，所提出方法的平均匹配率达到32%，相比对比方法约20%的匹配率有显著提升。在拼接效果方面，该方法与MIST拼接工具箱基本一致，但在计算效率上具有明显优势。针对系统采集数据、Tak数据以及干细胞集落数据的拼接任务，本方法相较于MIST的效率分别提升了79.79%、82.83%和65.35%。

针对传统光学显微成像系统受光学衍射极限制约、空间分辨率不足，难以获取样品亚微米级精细结构及高频细节信息的问题，本文提出了一种基于多焦点并行扫描的超分辨成像方法。该方法利用空间光调制器生成多焦点阵列，实现对样品的并行扫描与数据采集，并设计了基于多焦点扫描的超分辨重建算法对扫描数据进行处理以恢复高频细节信息。实验结果表明，该方法将系统的空间分辨率从3.3 μm显著提升至19.9 nm，能够清晰还原样品亚微米级精细结构与微观特征，实现了高效稳定的超分辨成像。