随着摄像头制造技术的发展,嵌入式设备算力的提升和人们对于汽车主动安全的需求的不断提高,基于视觉的辅助泊车系统已经得到了越来越广泛的应用。目前,倒车影像系统已经得到较为广泛的普及,但二维全景系统和三维全景环视系统等目前仅在较为高端的车型上进行装配。对视觉泊车辅助系统进行研究,可以加速视觉泊车辅助的普及,消除驾驶员的视觉盲区,从而提高泊车的安全性。本文首先分析了各摄像头模型,研究了摄像头内外参数的标定方法,通过对基于生长的棋盘格角点提取算法进行改进,并提出使用初始内参数和共享内参数的方法,实现车载摄像头的快速标定。然后提出使用投影表和图像蒙版的方法,实现了根据原始图像迅速生成俯视图和拼接缝的消除。最后针对俯视图中的色差问题,并针对嵌入式平台的实时性问题,提出一种图像颜色快速调整算法,实现了对俯视图的优化。本文针对全景环视算法,首先使用3Ds Max完成三维曲面的建模,并以obj的文件格式保存。然后,通过标定获得的摄像头参数,根据三维曲面顶点至图像像素坐标的投影关系,计算并保存模型顶点对应的纹理坐标。最后,使用Open GL实现三维曲面和车辆模型的渲染,利用视点变换等方法渲染不同视点下的场景图像,完成全景环视算法。本文针对泊车辅助系统无法感知车辆底部的缺陷,提出一种透明车底算法,即根据车载摄像头拍摄的图像和车辆状态实现对车底图像的推测。本文首先研究了在Linux平台上使用C++实现车辆CAN报文的读取和解析方法。然后对车辆进行运动学建模,使用多线程等技术完成了车辆底面图像提取算法,并针对车辆底面图像拼接缝过大等缺陷,对透明车底算法进行了优化。本文为了验证所设计的视觉泊车辅助系统的有效性,对本文提及的功能进行实验,并与其他算法进行对比分析。实验结果表明,本文提出的视觉泊车辅助系统设计合理、使用效果良好,能够很好地消除俯视图像的拼接缝和不同摄像头拍摄图像的色差,并且通过透明车底算法可以实现车底图像的推理,提高泊车安全。