随着电子电路集成化程度逐步提高,其占有面积也相应缩小,基于嵌入式(比如ARM)平台的系统处理速度也日益提升,这些都为便携式的图像处理设备的发展提供了契机。目前多数研究领域对外界环境的采集还是以单一摄像头为主,但单一摄像头的视角受限(一般为80°左右),因而无可避免会存在一定视角盲点。当目标在视角盲点区域出现时,对图像的判断将对产生很大误差。针对该问题,本论文开展了软件和硬件方面相关研究,设计开发了全景识别融入系统。电致变色器件在外界电场变化的时候,在外观上能表现出颜色可逆变化;结合此特性,本文提出了一种可见光的全景识别融入系统方案。针对传统方法单一传感器识别范围受限的问题,本文采用多摄像头实现了全景检测;针对传统的SIFT算法运算慢、效率低等缺点,综合比较采用SURF算法进行优化改进。本论文着重应用基于SURF算法的图像拼接技术,实现了图像采集对广视域的需求,并详细阐述了SURF算法的实现原理及RANSAC算法对匹配点提纯方法;采用多分辨率融合的方法,对拼接过程中因曝光不同造成的拼接缝进行了平滑处理。以往在对外界环境颜色识别调控系统中,仅在RGB颜色空间进行颜色识别提取,存在识别不准确、调试难度大等问题,本文将拼接后的图像转换到HSV颜色空间,可对特定颜色准确识别,进一步提升了准确率和算法稳定性。本文设计开发了基于电致变色的整个全景识别系统,包括整个树莓派上运行程序及所需的硬件设备,如摄像头、处理单元、驱动电路,电致变色器件等。树莓派作为图像处理单元对图像进行拼接识别,然后输入识别结果并通过驱动电路输出对应电压值,准确驱动电致变色器件颜色使其和背景颜色相融,实现对可见光的识别融入。通过设计不同典型颜色的对比实验,实验效果验证了该可见光识别融入系统性能良好、稳定。