基于图像绘制的虚拟环境构造是近年来虚拟现实技术研究的热点，它以简单的图像合成代替基于三维几何的建模和渲染，加快了画面的显示速度，是建立特定三维场景的一种高效率的方法。其中全景图像生成技术的研究是虚拟环境临场感的一个关键因素，已经成为虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法。全景图(Panorama)生成技术已经有很久的研究历史，由于它的多样性、针对性、复杂性，使得对这方面有广泛研究。根据ISI(Instituteofscientificinformation)的统计，近十几年发表的科技论文中，关于这方面的文章超过1000篇。本文研究了国内外的主要全景图生成算法，阐述了全景图生成技术的研究现状，分别从投影模型、图像对准技术、融合技术等方面进行了分类总结，介绍全景图生成技术的相关知识点。 在深入研究图像的局部熵和序贯相似性检测算法的基础上，提出了基于熵差的柱面全景图生成算法。该算法具有抗噪声和几何失真的能力，提高了柱面全景图生成的效率和准确度。 研究分析了图像中的兴趣点选择和兴趣点提取问题，对常用的几种提取兴趣点的算法进行了分析比较，提出一种关键兴趣点提取的方法，该方法不仅能够提高图像中兴趣点提取的精度和速度，而且能减少后续图像拼接算法的运算量。 针对存在旋转变形较大的上下相邻图像的拼接问题，本文研究了基于关键兴趣点的图像拼接算法，此算法能稳健的解决图像间存在旋转变形较大，同时有亮度差异、平移等问题。 研究了基于相位相关法的全景图像序列的自动识别技术，该技术能对输入的杂乱无章的图像序列自动排序识别。