目前,全景拼接技术因其广泛的应用前景与应用价值已经慢慢成为了计算机视觉领域的一大研究热点。虽然有许多研究者在全景拼接方面取得了很多成果且有不少全景拼接算法已经投入了实际使用,但是发现大多数的全景拼接算法仍然只适用于固定的某种场合,其普适性与实时性还有待提高。为此,本文针对现有全景拼接算法对于特征点稀少或者特征点分布不均匀的情况下拼接不够鲁棒以及实时性达不到要求等方面展开了研究,提出了一种基于多相机标定的全景拼接方法以及基于映射表与GPU加速的实时全景拼接系统,并进行了硬件实验平台搭建与验证,论文的主要研究工作包括以下这些方面:(1)针对当前全景拼接方法对于场景的特征点具有较强的依赖性这一缺陷,本文提出了基于多相机外参标定的全景拼接方法。该方法利用全景系统中相机位置固定这一特性,通过相机的外参标定来获取准确的拼接参数。与传统的基于特征点提取与匹配的方法相比较,该方法有效地提高了全景拼接系统的鲁棒性和稳定性。另外针对相邻相机之间重叠区域较小的时候利用第三相机辅助标定相机外参数,实现了低重叠率下的拼接。且本文使用两种不同的相机阵列组合进行了实验验证和测试,结果表明基于多相机标定的全景拼接方法使得全景拼接系统更加鲁棒。(2)由于多个相机标定的外参矩阵连乘造成的累计误差会给使得图像拼接错位,针对此问题,本文利用基于重投影误差最小的非线性全局优化方法对外参数进行全局优化,并且用标定的相机内参代替图像匹配估计的内参数,提高配准的准确性。另外针对相机成像不一致以及视差等原因造成的拼接缝隙明显的问题,采用基于多波段融合与最佳缝合线相结合的图像后处理方法,使得全景图感观效果更加自然。(3)针对全景视频拼接系统对于实时性的要求,本文提出了基于映射表的全景拼接速度优化方法,避免了每次拼接需要特征点提取与匹配来计算图像变换模型的过程,并通过一台单反相机的每隔60度旋转拍摄实验验证映射表作为模板拼接的可行性。并进一步实现基于GPU加速的视频拼接方法,设计搭建了全景视频拼接系统,实验测试达到了每秒25帧的速度,基本实现了实时的全景视频拼接系统。综上所述,本文的主要研究目的在于提高全景系统的拼接鲁棒性与实时性,在现有技术的基础上,本文通过对全景系统中多相机利用棋盘格标定板进行外参标定,得到较为准确的拼接参数,提高拼接系统的鲁棒性,并且利用映射表的方式避免特征点提取与匹配的重复操作,进一步使用GPU加速进行拼接速度的优化。