随着智能手机终端普及越来越广，当今的手机终端不仅是一个有效的沟通工具，而且也是一款具有高计算能力的设备。高像素的拍照录像功能、高质量的色彩显示、准确的手机定位、方便的上网购物和浏览网页，再加上高性能GPU硬件处理器，让这些功能极大地满足了人们生活的方方面面。那些曾经只能在桌面电脑上运行的应用程序也可以在智能手机上实现了，例如人脸识别、图像特效处理、语音处理等。近几年手机全景图也获得了国内外许多研究者的青睐，但是由于手机全景图在图像处理过程中需要更多的计算量和内存空间，而移动智能手机仅有限的资源不能很好地满足全景图的处理要求，所以开发出有效快速全景图拼接算法是刻不容缓的。现在智能手机处理全景图存在两大主要问题：第一，在用户手持智能手机获取原始图片时，场景灯光照射不均匀和拍摄视角的不同很容易导致曝光差异；第二，用户需要拍摄动态场景时，很容易出现“鬼影现象”。如果这两个问题能够很好的解决不仅能保证全景图的质量，而且也能加速全景图生成的速度。本文针对以上提到的问题进行了研究，首先分析了手机全景图的生成过程，并且指出了手机全景图和传统的全景图生成过程的差异。其次针对传统全景图生成的关键技术进行了阐述概括。然后针对原始图像大曝光问题提出了一种新的颜色纠正算法。最后利用搜索最佳缝合线的方法来找出相邻两幅图像的拼接痕迹，继而通过图像融合技术来消除鬼影，实现了动态场景的全景图。实验验证了本文提出的颜色纠正算法不仅可以有效地减少颜色差异，而且更好地加快了后期的图像拼接融合速度；和本文提出的实现动态场景拼接融合的方法，不仅避开了运动的物体，而且能够保证图像的质量。