近年来,基于影像的三维可视化正成为数字城市建设的热点,而全景影像是三维可视化的一种既经济又高效的表达方法。全景影像是对普通相机或全景相机所拍摄的多幅图像进行拼接、投影、融合而成的360°全视场影像。无论是普通相机还是全景相机只能采集到场景的局部,为了得到360°全景影像就需要全景影像生成技术。本文以普通相机和车载全景相机作为图像采集设备,深入研究了全景影像生成技术的理论和方法,并进行了相机参数优化的改进。针对全景影像生成效率问题提出了利用GPU的加速方法,建立了数字全景影像生成系统。全景影像生成技术的核心是图像配准,通过配准解算出相机参数,为了更精确的估计出相机间的关系,本文详细研究了相机参数校正的方法。针对全景影像生成过程中涉及到的密集计算,提出了利用GPU多线程计算的方法对其加速。实现了基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台下的相关算法,以提高全景影像生成效率。本文的主要研究内容如下：(1)对全景影像生成的一般方法进行了阐述和分析,针对一般全景图像生成的畸变问题,提出了利用相机参数进行优化的方法。该方法首先解算出相机参数,利用相机参数进行全局配准,并对生成的全景图像进行校正,从而保证了全局一致性。在相机参数解算过程中,利用罗德里格矩阵表示相机旋转矩阵进行光束平差,校正了相机参数。(2)在全景影像生成过程中,对影响全景生成效率的相关算法进行了分析并作了加速处理。针对涉及到大量数据计算的特征点匹配、图像投影、图像融合等算法,本文利用GPU并行计算来加速,并给出了它们基于CUDA平台下的并行算法。(3)使用C++程序设计语言实现了本文的全景影像生成系统,并对普通相机和全景相机拍摄的图像进行了全景生成实验,最后将该系统与其他主流的全景生成软件进行了对比分析。本文的主要成果是实现了基于普通相机和车载全景相机的全景影像生成系统。对于车载全景相机所拍摄的图像,只需要首次生成全景时进行图像配准求解相关参数,以后生成全景时无需进行再次配准即可生成全景影像。本文的对比实验结果表明,本文的全景生成系统全景生成效果好、稳定性强,与其他商业软件相比,具有较高的生成效率。