医学、遥感、安保军事等方面为了提高场景的可视效果都需要虚拟现实技术的运用。虚拟现实是一种可以产生全方位感觉的新型表现手段,其中在视觉方面最常见的就是全景图像技术。常用的全景图像可以提供360度周视的视觉体验,与传统的图像显示技术相比,这一优势使得全景图像更加适合图像信息的全面显示,使得使用者可以更好的判断图片所呈现出的态势或者分析各种信息之间的关系。从生成全景图的途径上来看的话,目前生成全景图的方法主要有四种,分别是：基于相位的拼接方法、基于面积的拼接方法、基于代价函数的拼接方法和基于图像特征的拼接方法。这四种方法中基于特征的图像拼接方法出现最晚,该算法通过比较两幅图中的特征量进行图像配准,再从匹配到的特征量中导出投影矩阵,从而进行全景拼接,因为其良好的拼接效果和相对快速的拼接效率,这种拼接方法现在已经被广泛采用。与其他三种拼接方法相比,基于特征点的拼接方法具有有着拼接成功率高、算法稳健性强、拼接速度快等优点。但是如果要使算法达到实时性,则需要对原算法做出相当大的改进。本文的研究内容和研究成果如下阅读虚拟现实相关文献和四种拼接方法的相关文献。在深入理解概念,了解各方案的基础上,提出自己的解决方案并对其进行改进。详细描述优化原理,同时给出优化的策略和方法。并对优化前后的算法在每对匹配点的运行时间、单纯的算法时间以及优化效率上进行对比,通过列表的方式显示优化的效果。最后本文尝试将这一算法用于3D成像激光雷达中,测试算法在3D成像激光雷达深度数据处理上的可行性。通过实际的实验,验证这一算法在3D成像激光雷达获得的深度数据上的处理效果。提出了一种新型的深度数据处理方法。