图像拼接技术是一种解决单幅相机视角不够问题的技术，它给人们的日常生活以及科学研究都带来了很大帮助。随着数字图像处理和微电子等技术的不断发展，全景图像已广泛应用于虚拟现实、计算机视觉、航空航天、军事应用、医学图像分析、遥感图像处理等多个领域。全景图像具有视角广阔，真实性高等优点，目前全景图像的拼接方法已经成为了虚拟现实和图像处理等领域研究的热点。复杂场景的配准，图像畸变的校正，大曝光差异图像的拼接，动态场景图像的拼接都是图像拼接的难点，而且目前仍没有一套完善的针对大部分常用图像的拼接方法。本文主要针对全景图像拼接时畸变的校正、图像的配准、图像的融合、动态场景中融合鬼影的消除等关键技术进行研究，本文的具体研究内容及贡献如下：(1)研究了图像几何畸变的校正，包括常用的图像几何变换模型、全景图像投影模型和摄像头失真的校正。引入一种基于几何模型的图像失真校正方法，快速有效地实现了摄像头失真导致的图像几何畸变的校正。(2)分析了基于频域、基于灰度和基于特征的几类图像配准方法。比较了Harris角点，尺度不变特征变换和快速鲁棒性特征，确定了比较有效的特征提取方法。深入研究了特征点提纯和模型变换参数的估计，实现了图像的配准，对手持相机拍摄的图像的配准也能取得不错的效果。(3)针对动态场景中运动物体导致融合鬼影的问题展开了研究，总结现有几种最佳缝合线的搜索准则，针对它们存在的问题提出了一种改进的最佳缝合线。改进的最佳缝合线减小了曝光差异的影响并充分利用了相邻像素点间的相似性，同时提高了算法的速度。研究了多分辨率融合和泊松融合算法，利用傅里叶变换求解提高了泊松融合的速度。最后利用最佳缝合线与泊松融合实现了自然无缝的全景图像。