传统的监测系统是基于分散的多个监测摄像头或单个全景摄像头实现的。随着半导体技术的发展，摄像头的体积越来越小，价格越来越低。用多个摄像头组合成全景摄像头，具有成本低、图像的分辨率高、不需要额外的移动装置、稳定性好的特点。　　 本文对单个摄像头成像模型与全景摄像头的成像模型进行了对比分析。单个摄像头的成像模型为针孔成像模型，像与物之间为线性比例关系，图像中每个像素点所对应在实际物理空间中为等距的线段；而全景摄像头像与物之间为非线性关系，图像中每个像素点所对应在实际物理空间中为等角度的圆弧。因此，将多个摄像头组合成全景摄像头时，要对每个摄像头的图像进行球面或柱面变换。　　 由多个摄像头组合成全景视图时，要求每个摄像头的参数一致。本文采用matlab标定工具箱，通过对特征模板图像的分析来确定摄像头的参数。由于摄像头存在一定的畸变，必须对所获得图像进行畸变校正。本文通过拍摄标准模板的方法，测量出图像中特征点的径向畸变量，用最小二乘法得到相应的畸变校正函数，从而对畸变图像加以校正。　　 由多个摄像头组合拍摄时，每个摄像头的场景不同，光照度也不相同，每个摄像头根据各自场景和光照条件进行自动曝光，使得图像在亮度上存在一定差异，拼接图像中出现明显的拼接缝。为了消除图像拼接缝就必须对图像的亮度加以调整。对于图像有重叠区的情况，本文以拼接图像重叠区部分的亮度直方图作为依据，采用非线性变换方法对图像亮度进行调整，使得重叠区直方图曲线之间差值达到最小，拼接图像的亮度趋于一致。在图像没有重叠区时，选取在拼接缝两侧紧邻的两列图像的亮度直方图作为依据，分别采用取平均值法和均值滤波的方法对直方图进行平滑处理，可以有效地降低直方图的离散程度，再采用直方图非线性变换的方法实现对无重叠图像亮度的有效调整；由于要保持各图像的最佳曝光效果，在非线性变换处理后，采用加权渐变的方法调整拼缝附近的图像亮度，使拼接缝基本消除。　　 根据成像平面与球面、柱面之间的投影关系，推导出图像平面中各像素点与球面和柱面的对应位置的变换函数，用matlab编程实现平面图像到球面图像和柱面图像的变换，从而获得球面图像和柱面图像。　　 由摄像头的成像模型计算出多个摄像头组合成全景摄像头时产生空间误差的允许范围。给出组合全景摄像头的结构模型。通过对特定模板进行拍摄，调整各个摄像头位置以实现组合全景摄像头的配准。　　 根据人们视觉习惯的需要，本文采用寻航显示的方法，对全景图像和平面图像进行分区实时显示。