基于摄像机的辅助泊车系统具有低成本、易维护和高集成性等优点，因此得到了广泛的应用。本文对于基于多目摄像机的泊车辅助系统中的若干问题做了一些研究和探索工作，主要分为两个方面。第一，鱼眼图片的相关处理算法，包括鱼眼图像基准线的边缘检测和失真校正。鱼眼镜头由于自身的优点被广泛应用于各个领域，但鱼眼镜头拍摄的图像具有非常严重的变形，如果我们想利用这些具有严重变形图像的信息，那么就需要将这些具有严重变形的图像校正为符合人们视觉习惯的透视投影图像。第二个研究的问题为图像拼接技术。该技术广泛应用于显微图像分析、数字视频、运动分析、医学图像处理、虚拟现实技术和遥感图像处理等领域。本文阐述了几种主要的图像拼接方法，重点分析了近几年提出的尺度不变特征转换的方法，通过编程实现了此方法，并给出实验的结果，接着完成了3D全景视图的建立以及漫游。最后完成了在嵌入式平台上的针对SIFT算法OpenCV库的移植。　　本文工作涉及的工作主要有以下几点:　　第一，本文针对彩色鱼眼图像中基准线的轮廓边缘检测，提出了一种新方法。先使用HSV颜色空间来表示图像，对三个通道进行一定的筛选，得到特定颜色范围的像素。接着，使用边缘检测算子对图像中提取出的基准线区域进行边缘检测，并给出了本文的解决方法。　　第二，鱼眼图像的失真校正，采用摄像机标定法对鱼眼图像进行失真校正:本文拍摄多幅标定物的照片，对鱼眼摄像机进行标定，获得鱼眼摄像机的内部参数，计算出鱼眼摄像机的径向畸变和切向畸变，然后对鱼眼照片进行失真校正并给出了结果。　　第三，在现有文献中，将基于特征提取的图像拼接算法运用到全景泊车中还比较少见。本文首先采用特征匹配法中的尺度不变特征转换算法(SIFT)对待拼接图像进行特征提取，得到图像金字塔中符合标准的特征点位置以及特征点的描述符。对已经得到的特征点的128维向量进行特征匹配，欧氏距离符合一定标准的即为匹配的特征点对。接着，因为两幅图像可能存在一定的角度差，所以使用随机抽样一致性（RANSAC）算法，对得到的特征点对进行迭代，得到两幅图像的角度变换关系，最后进行图像拼接，得到全景图像以及建立全景场景，并且实现了在全景环境下的漫游。　　第四，本文实现了SIFT算法在嵌入式平台上OpenCV库的C代码移植。使之可以在脱离OpenCV函数库的环境下运行，增加了算法的移植性。