随着社会的发展,监视系统在现代社会的位置越来越重要。功能单一的监视系统已不能满足现代社会发展的需要。如何实现监视系统的大视野、多功能性是未来研究和发展的趋势。鉴于此,在分析前人研究成果的基础上,本文对全景生成方法、多目标检测与跟踪算法以及视频稳像算法进行了研究。通过研究鱼眼相机的成像原理和成像模型,确定了本文鱼眼相机的成像模型;针对鱼眼图像有效区域提取方法精度不高、速度较慢的问题,采用了速度更快基于中值扫描线的逼近算法;分析了现有鱼眼图像畸变校正算法的原理和校正效果并总结了其存在的问题;针对现有鱼眼图像畸变校正效果不佳的问题,提出了基于椭圆分割的鱼眼图像畸变校正算法和基于柱面展开的鱼眼图像畸变校正算法。研究了常用动、静态背景下多运动目标检测与跟踪算法的原理并展示了跟踪效果,总结了优缺点;针对现有多运动目标检测与跟踪算法的跟踪丢失率高、抗干扰能力差和跟踪速度慢的问题,首次采用了基于均值背景和颜色直方图选择性匹配的多目标检测与跟踪算法和基于光流聚类和颜色直方图选择性匹配的多目标检测与跟踪算法;通过目标跟踪率、目标保持率和目标误跟踪率三个指标对本文算法和现有常用算法进行了对比分析。分析了现有视频稳像的常用方法,确立了电子稳像的思路;针对现有电子稳像算法的稳像效果欠佳和实时性差的问题,提出了基于块匹配和分段卡尔曼滤波的稳像算法;通过实验对基于块匹配和分段卡尔曼滤波稳像算法的稳像效果进行了分析。搭建了基于MFC的全景监视系统界面;优化了鱼眼图像畸变校正、多目标检测与跟踪和视频稳像三种算法的逻辑结构;采用了映射表的方法对鱼眼图像畸变校正速度进行了加速;模拟海况运动,对全景监视系统的监视效果进行了验证;采用GPU多线程编程方法,保证了全景监视系统的实时性。