自然界中的真实场景通常具有很大的亮度动态范围,而利用数码相机拍摄所获得的图像,其动态范围远远小于人眼所能感知的范围,所以会导致在亮度范围很大的场景中,相机拍摄所得的图像中存在高亮或黑暗区域;而这一点在全景图像中表现的更为明显,由于全景图像具有更广阔的视野范围和视角,其场景中的动态范围相比一般单一视角图像更大,所以为了更清晰全面的展现全景图像中的亮度层次与细节信息,本文针对高动态范围(HDR)全景图像的生成方法展开研究,通过拍摄多幅低动态范围图像,经过一定的图像处理方法最终生成一幅高动态范围的宽视角全景图像。本文首先研究了图像的生成方法,包括基于多曝光图像序列的HDR图像生成方法和基于单一曝光图像的HDR图像生成方法,本文重点介绍了多分辨率金字塔融合算法以及为解决“鬼影”问题而提出的BMD算法。此外,在对前人研究总结分析的基础上,提出了一种基于多层伽马变换融合的方法,从而实现快速将单曝光LDR图像转换成具有HDR效果图像,且生成的HDR效果图像具有较高的图像信息熵和平均梯度。在HDR全景图像的生成方法上,本文提出了两套方案,一种方案基于单一曝光图像,首先采用本文提出的基于多层伽马变换融合的方法将多幅单曝光LDR图像转换为HDR图像,然后再将得到的HDR图像拼接融合生成HDR全景图像;第二种方法基于间隔曝光图像,通过充分利用相邻图像的重合部分,融合生成HDR图像并作为参考,再对各个原图像进行直方图规定化生成与重合部分具有相似亮度分布的HDR效果图像,最后将生成的多幅HDR图像融合生成一幅HDR全景图像。