作为计算机视觉的研究热点，全景图像拼接技术受到更多关注。全景图像通常是指满足人类正常视角以及余光所视范围，甚至超过360度全视角的图像。全景图像拼接是指将许多具有重合区域的图像进行拼接生成可视范围更广的图像。全景图像拼接技术的应用领域十分广泛，该项技术可以用在道路监控、军事红外成像、微创手术等方面。随着计算机硬件的发展，全景图像拼接技术已应用到智能终端及视频监控领域。全景图像建立过程中的计算效率过低是制约其应用的主要因素。本课题目标是设计出一种快速创建全景视频的方法，可以在处理每一帧图像上达到实时性的要求。本文首先介绍了全景图像拼接技术的技术背景及研究意义。紧接着介绍了该技术的国内外研究现状以及相关理论。接下来本文介绍了全景图像拼接的主要步骤，包括图像预处理、特征点提取及匹配、单应性矩阵估计和图像融合。由于特征点提取是图像拼接技术的基础，本论文对特征点提取技术进行了重点研究。在系统实现方面，本课题在特征点提取方法上采用SURF算法，并提出一种排除SURF(Speed Up Robust Features)算法所产生的错误匹配的方法。传统单应性矩阵采用单个矩阵对图像进行坐标变换，本文以双重单应性矩阵为理论基础并对其进行改进，提高了图像拼接的效果。鬼影现象是全景图像拼接所面临的普遍问题并且很难避免，人类视觉对该现象十分敏感，去除鬼影现象是图像拼接技术的研究重点。鬼影现象根据其成因一般可分为两种，一种是当移动物体穿过融合区域，由于两个摄像头之间的视差使其投影坐标产生微小差异而产生鬼影现象。另一种产生于拼接的接缝线处，由于接缝线为拼接图像产生视差的极值点，因此移动物体穿过接缝线时会产生鬼影现象。本文结合图像相减技术及平滑融合方法有效的排除了鬼影现象。由于本课题在拼接过程中简化了最优缝合线搜索的步骤，因此该方法的时间复杂度较低，在图像拼接过程中可达到实时性要求。本文在去鬼影方面与简单线性融合算法、泊松融合算法、multi-band融合算法进行了比较。实验结果显示，本文所提出的方法在去除鬼影的效果及时间消耗方面明显优于以上方法。本文所提出的方法可在普通个人计算机上实现，实验结果显示其运行帧率可达到每秒30帧，满足实时性要求。