本文主要研究了广域监视系统中的全景图生成技术。在全景图的生成过程中,图像配准方法是研究的重点。本文采用PTZ(pan-tilt-zoom)摄像机采集监视环境的空间序列图像。首先分析成像过程,为序列图像之间的变换建立起8-参数透视变换模型。接着分析摄像机的运动方式与图像之间变换模型的关系,通过分析得出结论,图像之间的变换模型不仅与摄像机的运动方式有关,还会受到景物深度的影响。该结论可以论证采用图像配准方法的必要性。图像配准的方法很多,每种方法都有一定的针对性,通过分析常用的配准方法与变换模型之间的对应关系,提出采用基于特征的方法来估计8-参数透视变换模型的参数。针对PTZ摄像机所拍摄的序列图像的特点,本文提出了一种基于Harris角点且具有旋转不变性的图像配准方法。对相邻两幅图像先进行Harris角点提取,然后为每个角点构造相应的旋转不变性描述符,接着进行特征匹配,剔除误匹配后用最小二乘迭代法拟合变换模型的参数。根据变换模型将相邻两幅图像配准。在此基础上,采用变换链方式将所有的序列图像进行全局配准,然后缝合生成监视环境的全景图,采用最大值法消除拼接接缝。实验证明基于Harris角点且具有旋转不变性的配准方法对于纹理信息丰富的图像更有效,且可以克服一定程度的图像质量下降。