全景图合成技术不仅是虚拟现实的重要组成部分,它在医学影像处理、遥感遥测图像处理、视频压缩、视频检索、增大视图的范围和分辨率、军用图像特别是红外图像的采集和显示等领域也有广泛的应用。本文在分析和总结了现有全景图合成技术的基础上,着重对基于点特征的全景图合成方法进行了研究,主要做了以下四个方面的工作:①对目前几种常见的图像投影方式进行了分析和比较,从而选择图像获取容易、算法实现效果较好的柱面投影方式作为本文全景图合成的投影方式。②提出了一种改进的Harris角点检测算法。角点检测的精度是配准的关键,本文在原有Harris角点检测算法的基础上,利用原有算法中局部窗口的能量变化构造Harris函数,针对该函数阈值选取的不便提出了一种改进的Harris角点检测算法,该算法对函数进行x、y方向上的曲线拟合,寻找拟合后的重合峰值点,并把它们作为角点检测出来,提高了角点检测的精度。③提出了一种将NCC(Normalized Cross-Correlation,即归一化相关)角点匹配算法与改进的RANSAC(RANdom Sample Consensus,即随机抽样一致性)算法相结合的图像配准新算法。在检测出了较为精确的角点之后,本文对现有的图像配准算法进行了研究,并提出了一种快速有效的图像配准新算法。该算法充分利用两幅图像中检测出的角点信息,利用NCC算法进行角点的粗配准,同时,利用两次改进的RANSAC算法删除误配,以提高正确匹配角点对的数量,算法最后对仿射变换模型参数进行Levenberg-Marquardt非线性优化以进一步降低图像的配准误差。④提出了一种全景图的拼接与融合算法。在对现有全景图像拼接方式与融合算法的研究分析基础上,选择图像拼接累计误差较小的拼接图像到拼接图像的合成方式以及重叠区域线性过渡法对拼接后的图像进行融合处理。实验结果表明获得了良好的合成效果。