全景图是一种能覆盖大范围场景的宽视角图像。除了用特殊的相机获取外,目前多采用图像拼接的技术,即将普通相机拍摄的两幅或多幅来自同一场景的有重叠区域的图像拼接合成为一幅宽视角的高质量图像。这是当前图像处理领域的一个热门研究课题,也是基于图像绘制的一部分,实用性很强,广泛应用于虚拟现实的实现、卫星照片的处理和医学图像处理等领域。本文围绕“基于特征配准的全景图像拼接技术研究”这个课题,重点研究了全景图像拼接的各个步骤,对虚拟现实及其场景绘制方法、图像的采集、图像的柱面投影、图像的配准和图像的融合等技术进行了深入的讨论,具体完成工作如下:(1)回顾了虚拟现实的国内外研究状况,分析了全景图制作存在的问题,得出了全景图的生成流程图。(2)阐述了虚拟现实的含义、特征和分类,分析了当前主流的虚拟现实场景绘制技术的含义和优缺点,重点研究了基于图像绘制的方法,论述了目前常用的基于图像绘制方法和基于图像绘制全景视频系统的特征。(3)研究了全景图生成过程中可能的图像采集方式,并分析了图像采集时存在的问题,然后提出了相关的图像采集要求;其次分析了全景图投影的四种模型,指出圆柱面投影是本文优先选用模型,就已有的圆柱面投影算法,从模型建立、坐标转换等方面进行推导、论证,并导出投影后图像几何尺寸的变化规律,验证了柱面投影算法。(4)分析了当前的主要全景图像配准方法的原理和优缺点,采用了基于特征的图像配准方法,具有拼接效果好,计算量不大等特点。对Scale Invariant Feature Transform (SIFT)算法进行了改进,并加入了鲁棒的估计算法。改进后的算法与原算法相比,在没有损失精度的前提下,提高了算法的实时性,并且通过实验验证了此方法并给出了相关的拼接结果。(5)为了去除拼接过程可能产生的裂缝,对融合算法进行研究,采用了线性插值的图像融合算法对配准后的图像进行无缝拼接。