实时图像拼接技术一直以来都是计算机视觉领域的研究热点之一。近年来随着汽车电子的发展，出现了车载环视技术，可以将汽车周围的环境以一幅鸟瞰图显示给驾驶者，提高行车安全。实时图像拼接技术是实现车载环视系统的关键。然而，目前有关图像拼接的研究大多以PC为实现平台，鲜见其在车载嵌入式系统，比如DSP处理器系统上的实现。本文针对图像拼接进行了算法研究，提出了车载实时图像拼接的系统架构，选用SURF算法进行图像匹配，用RANSAC算法进行图像拼接并利用加权平均法进行图像融合。在核心算法层面，为了改善图像拼接算法的时间效率，本文在分析了SURF算法原理的基础上，提出了从方框滤波器权值，特征点周围子区域的选择以及子区域内Haar小波变换的采样点范围三方面进行算法的参数配置优化，并采用控制变量法分析了在不同的SURF参数配置下，对算法特征点匹配的时效性、准确性和鲁棒性等性能的影响，综合通过仿真实验结果，给出了SURF算法参数的选择策略。在系统算法结构层面，通过对实验结果的详细分析，本文对算法进行了逐步改进，采用改进拼接流程和增加配准图像的方法减小了图像定位的误差，并针对环形鸟瞰拼接的独特需求，设计了合适的拼接顺序和融合权值计算方式，改善了图像的最终显示效果，同时兼顾了算法的时间效率。改进后的算法具有较高的准确度，融合效果好，能显示一张完整无缝的环形图像，并满足系统的实时性需要。在系统实现方面，本文研究了基于TI公司的DaVinci处理器实现一个视频图像拼接系统，并提出了一个基于DSP系统的软件系统架构，在该架构下DSP端程序主要负责图像拼接的核心算法，ARM端程序主要负责通过V4L2驱动控制IO设备，两者通过访问共享内存实现图像数据的高效传递，并尽可能减少了互斥所引起的程序挂起时间。最后，本文说明了拼接算法在DSP上的实现方案及注意事项，并给出了测试结果。相比之前的研究，本课题实现了基于DSP嵌入式系统的全景图像拼接系统，并针对系统实时性的要求对算法进行了相应的改进。本文提出的SURF算法参数选择策略，可以根据不同图像拼接需求调整算法，例如在针对实时视频流的拼接上，采用合理的参数可以在保证SURF算法拼接精度的基础上，拼接效率提高30%左右。参数配置理论使得SURF算法能够更广泛的应用于不同的图像拼接领域。