我国新能源电动汽车在2021年销量达到了350万辆,同比增长了1.6倍。与常规燃料汽车相比,新能源电动汽车不仅仅是在动力来源上使用了更加环保的电能,还配备了先进的智能驾驶、辅助驾驶功能。通过在车上安装毫米波雷达、激光雷达、鱼眼镜头等传感器,来实现一些辅助驾驶功能。汽车全景环视系统就是其中非常重要和有用的功能之一,该功能可以给驾驶员提供车身周围视野,有效减少驾驶员视野盲区,降低交通事故概率。实现车载全景环视系统,首先需要通过鱼眼镜头传来获取车身四周图像画面,然后把图像信息输入到智能汽车的大脑—域控制器中进行图像处理,进行图像的校正、拼接以及视角变换等,最后输出全景环视图像到汽车中控屏幕。本文首先对实现全景环视所需的相关图像处理算法进行研究,内容如下:（1）针对鱼眼图像存在畸变这一问题,研究了鱼眼相机的成像模型、畸变模型,对相机的标定方法和鱼眼图像畸变校正方法进行了研究分析;（2）针对全景图视角问题研究了图像处理技术中的变换模型和常用的透视变换方法,采用DLT直接线性变换方法对图像进行透视变换;（3）对生成全景环视图的图像拼接技术进行研究,对图像配准算法SIFT和SURF的原理进行了研究,介绍了特征点匹配的几种方法以及图像融合常用算法。传统SIFT/SURF图像配准算法所采用的特征匹配方法都是根据欧氏距离来进行特征点匹配,存在较多误匹配点,匹配效果较差,本文提出了一种基于SURF的改进图像配准算法,在SURF中加入RANSAC算法对配对点进行提纯,筛选掉一些配对不准确的特征点,拼接效果更好。最后给出了车载全景环视系统的实现方案,基于全志T507硬件平台搭建嵌入式Linux操作系统,配置Open CV视觉函数库到该平台。根据前面所研究的相关图像处理方法,设计了生成全景环视图像的图像处理算法流程,实验结果表明该方法能够基本实现全景环视。