为了通过图像采集技术实时监控煤矿井下生产情况,提出了基于图像增强的井下图像拼接算法。利用局部双边滤波算法对图像进行增强，在此基础上再利用近似的Hessian矩阵和框状滤波确定特征点的位置，然后，计算特征点的描述子向量，采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对，最后利用特征点对计算得出变换矩阵，采用线性渐变融合方法进行图像融合。通过图像增强前后特征点数量对比实验验证了增强算法的有效性，并证明了该算法显著提高了SURF（SpeededUpRobustFeatures）算法的拼接效率，有利于提高匹配的准确性和拼接的快速性。