全景图的自动生成技术是近年来兴起的基于图像的绘制技术中的重要研究内容，其涉及到计算机图形学、图像处理及计算几何等诸多学科。本文深入研究了全景图生成的三个步骤：图像采集、图像匹配及图像投影。在图像采集步骤中，本文对图像采集时相机的运动方式及相应图像豹变化进行了讨论。相机运动前后拍摄到的图像，其视角的变换可以看作二维平面内的投影变换。投影变换参数为具有八个未知量的3×3矩阵，确定了这八个未知量，便可确定图像之间的坐标变换关系。在图像匹配步骤中，本文选取了既高效又简单的Harris角点检测算子作为特征点提取的基本算法，并对Harris算子进行了改进——以对角点计算得到的特征描述向量作为特征点的搜索依据。针对图像之间特征点的匹配搜索过程，本文提出了基于Harr小波系数索引的特征点匹配搜索算法，相对于传统的穷尽搜索算法其计算效率大幅提高，具有很强的实用价值。对初匹配得到的特征点对进行鲁棒性的RANSAC提纯，保留正确稳定的匹配点对，并以其为基础确定任意两幅图像之间的变换关系。针对图像的投影绘制步骤，本文给出了图像处理序列的确定算法。对输入图像集首先进行处理，生成图像处理序列树，确定图像绘制的顺序，并按照该顺序依次将各幅图像输入全局优化器，通过LM算法进行变换参数的全局优化，以使拼合后的图像接缝更加吻合。在最终的全景图绘制过程中，依据不同应用，本文给出了不同的图像全局投影方式，包括宽视角平面投影、360°柱面投影及全视角球面投影。在上述算法的研究基础上，本文研发了图像拼接及全景图像生成系统PanoProducer，其具有很强的实用价值和很高的科研价值。