在近几年中,全景图像已经被广泛应用在了街景、健身房广告、VR看房等方面。传统的多针孔相机全景采集设备过于昂贵庞大,单鱼眼和环形反射式等全景设备采集的全景有死角,而双鱼眼全景设备则凭借体积小巧、价格便宜、无死角的特点被广泛的应用于沉浸式全景成像。同时在交通道路、施工现场等地点,全景监控摄像头也有替代部分传统监控摄像头的趋势。与较成熟的传统相机的全景拼接算法相比,双鱼眼镜头的全景拼接算法还有一些问题需要解决,比如成像有效区域的不确定性问题,由于其成像模型的非线性特点导致的拼接过程复杂问题等。针对鱼眼图有效区域的不确定性问题,本文分别研究了以边缘信息为主和以区域信息为主的图像分割算法。由于鱼眼图有效区域检测方面没有公开的数据集,本文在自己制作的数据集上面对算法进行了验证。针对双鱼眼相机视场角参数和旋转参数标定过于复杂的问题,本文设计了参数标定与拼接一体化的优化算法。本文的主要贡献和研究结果可以总结为以下三点:1、通过改善基于边缘的椭圆检测算法实现了鱼眼图的有效区域检测。已有的基于边缘的椭圆检测算法是将检测到的大量轮廓片段以一定的规则互相组合来找到潜在的椭圆,这种方法对边缘模糊处理不佳,同时没有有效利用鱼眼图有效区域内部总体亮度比外部大的特点从而有误判,本文通过多尺度来解决轻微的边缘模糊物体,使用区域信息校验来处理误判问题。实验表面此算法的Dice指标性能较好。时间消耗大部分在5秒以内。2、研究了基于区域信息的优化方法来进行双鱼眼图有效区域检测。在此算法中,本文将每个单鱼眼图有效区域建模为一个椭圆,以椭圆内外部方差之和为区域驱动项,同时加了边缘驱动项和长度正则项一起构成目标函数。这种方法Dice指标也很高。3、实现了一种自标定的双鱼眼图拼接算法。本文设计了一种方法可以利用普通自然场景的特征点对双鱼眼相机的视场角参数和相对旋转参数进行优化,其原理是根据拼接效果的好坏来调整优化参数,从而实现参数标定与拼接一体化。这使得本文可以直接使用一个相机参数未知的双鱼眼图进行拼接。实验用大量举例的方法表明了这种方法的收敛性,结果表明其拼接效果也基本无重影,匹配的特征点重合度很高。