全景视觉是指一次获得大于半球视场(360°×180°)的三维空间的全部视觉信息。由于其视域开阔,对于民用、军事还有宇航空间领域中的依赖于视觉信息做出决策的各行业都具有非常重要的意义。目前被广泛关注的全景视觉感知技术主要是利用反射镜和鱼眼镜头两种方法,反射镜由于光线经过两次反射,成像像素损失严重,成像质量大打折扣,其次摄像机本身也会成像在图像里,从而造成观测的“盲点”。鱼眼镜头是一种短焦距(f=6-16mm)大视场(视场角约为180°甚至270°)摄像镜头。由光学成像原理可知,焦距越短,视角越大,所成图像产生的畸变也就越大。鱼眼图像畸变严重,有必要将其校正为人们所习惯的图像。图像校正之前,首先需要把鱼眼图像的有效区域提取出来,在研究已有的有效区域提取方法基础上,本文根据有效区域内的极限亮度差比有效区域外的极限亮度差要大的特点,提出一种基于亮度差的提取方法,试验结果表明该方法比面积统计法精确,快速。针对基于经度校正方法还存在一定的拱形失真问题,本文提出了比例校正方法,该方法不需要成像系统的参数以及数学投影模型,试验结果表明该算法基本消除了拱形失真。全景图像尺寸大,而监视器界面通常相对较小为了实现特殊区域的重点监视以及放大观察,本文把光学中心转换和鱼眼图像校正结合起来,实现了鱼眼图像感兴趣区域的视窗校正,从而为下一步实现动目标的跟踪、监视奠定基础。由于监视用摄像机CCD成像尺寸不同,有时并不能一次获得完整的全景图像,本文根据鱼眼图像的特点,采用SIFT算法,实现了鱼眼图像的拼接。试验结果显示拼接效果良好。