随着经济和科技的发展,汽车数量日益增加,导致驾驶员泊车日趋困难。驾驶过程中固有的视野盲区问题,对安全驾驶形成了难以克服的障碍。本文提出了一种基于多摄像机的全景图像实时构建系统,将四个鱼眼摄像机安置在汽车车身四周,对采集到的图像实时处理并构建出全景鸟瞰影像,消除车辆地面周围视野盲区,以提高驾驶的精度和安全性。首先,本文阐述了摄像机标定前的图像预处理和数据提取方法。将采集图像去噪处理之后,本文结合LOG算子和一阶微分期望值法求取亚像素级精度的椭圆形标识点的边缘,进而获得标识点中心坐标数据。该方法定位准确,且计算量较小。第二,针对鱼眼摄像机的特点,在鱼眼摄像机径向对称几何模型的基础上,本文提出了更精确的全模型,提高了鱼眼摄像机模型的精确度。同时本文提出基于基本矩阵的多视点标定算法,模拟寻找外极点的方式求取畸变中心并设置初值,通过迭代优化取得摄像机所有参数。然后对本文算法进行了仿真实验并和经过改进的RAC两步法对比分析,结果表明本文算法具有较高的校正精度。第三,本文利用图像变换的单应性,通过DLT算法计算图像坐标所对应的世界坐标不变量,进而对目标图像的某一平面进行形变插补得到新的合成视图。同时,本文利用图像单应性矩阵和地面H型标识线的场景,引入消隐点约束,进行摄像机旋转矩阵的求取。最后,综合上述关键技术,本文依托多摄像机全景图像实时构建的系统开展了相关实验。首先提出对采集图像进行反向标定,在准确校正畸变的基础上提高实时性,然后根据单应性矩阵对校正后的图像进行鸟瞰视点变换,再经过图像拼缝优化的过程,建立坐标映射表完成系统搭建。实验结果表明,本文算法的计算精度较高,实时性强,仅需一次标定即可满足实际需要,能够达到消除视野盲区,形成全景鸟瞰的效果。