全景图像拼接技术解决了将同一场景的多幅两两之间存在一定重叠区域的小视域图像，通过配准融合输出包含所有源图像序列的场景信息的大视域全景图像问题。其主要过程概括来说包含几何配准和光学配准两个部分。几何配准解决了将两幅处于各自坐标系中的图像统一到同一坐标系下变成一幅图像的问题。光学配准则是解决拼接结果图像的像素点灰度值的取值问题。本文针对全景图像生成的各个环节的关键技术展开了研究，重点放在图像的几何配准和光学配准上。几何配准方面，在研究比较了多种基于区域和基于特征的配准算法后，提出了一种基于改进RANSAC的全景图像配准算法，该算法选用经典的SIFT算子作为待拼接图像的配准特征，在特征匹配提纯阶段，采用改进的RANSAC算法求解单应矩阵，最后通过加权平均法融合输出生成全景图像，取得了很好的效果。光学配准阶段，通过实验发现传统的图像融合算法在面对大曝光差异的待拼接源图像时往往会失效，针对大曝光差异图像的融合问题，本文提出了亮度调整的方法消除待拼接图像之间的亮度差异。研究内容归纳如下：1.提出了一种基于改进RANSAC的全景图像拼接算法。算法选用经典的SIFT特征作为待拼接图像的配准依据，并且对传统的RANSAC算法进行了一定的改进，使之更适合于图像拼接，最后采用加权平均法融合输出全景图像。2.针对大曝光差异图像融合的问题，提出了一种局部亮度调整的方法，用于消除待拼接图像之间的亮度差异。通过实验验证，本文算法能够解决大曝光差异图像拼接时存在的问题，具有不错的效果。3.针对大场景的多幅源图像序列拼接生成的全景图像亮度不一致问题，提出了一种全局亮度调整的方法，用于消除全景图像不同区域的亮度差异。通过实验验证，本算法能够解决拼接后全景图的全局亮度一致性问题。