安防监控技术在各个行业领域内都有着重要的作用,而低成本、高质量的安防监控技术一直都是消费者们所追捧的目标之一。为增强可靠性,现代的安防监控系统通常采用增加摄像头的方式来减少监控死角的存在,但是增加设备必然也将导致系统成本的提升。而采用广视角鱼眼镜头的监控系统则可以在使用较少摄像头的情况下获取到更广阔的监控范围,这意味着选购这类监控系统的消费者可以用低廉的价格获取到高质量的服务。单个鱼眼摄像头的视角可以达到甚至超过180度,本文使用两路固定组装和固定安装位置的视角为210度的网络鱼眼摄像头进行拍摄,并对拍摄的画面进行预处理,然后采用GPU硬件加速,通过OpenGL做视频图像渲染,将鱼眼图像有效区域渲染至特制的球形全景模型上,并在球形全景模型上完成图像的拼接、融合,以达到全景监控的目的。在鱼眼图像预处理时,由于摄像头底座安装不平整或者组装误差会造成拍摄出来的画面有一定的倾斜,后续鱼眼图像校正后,图像配准也会随之产生误差,这里本文提出了相机标定图像旋转的方法,有效解决了图像倾斜的问题,经过实验效果良好。在鱼眼图像校正后进行特征点匹配并计算出特征点像素平均距离以供后续使用时,改进了图像特征点像素平均距离配准算法,获取到的数据使得后面图像配准更好。通过经纬度映射关系将球体顶点坐标直接和鱼眼图像有效区域的像素坐标相对应,采用OpenGL硬件加速将视频图像渲染至球型全景模型上,为了使得两路鱼眼图像有效区域渲染至球上后有一定的重叠区域,改进了图像像素排列算法,并使用了OpenGL片段着色器进行图像融合,在融合时由于重叠区域在球上是一个弧面,按照常规的矩形重叠区域来融合则会出现缝隙,本文改进了坐标系线性融合算法,有效消除了缝隙,经过实验效果较好。实验结果表明,本文所实现的算法效率较高、拼接效果较好、真实性较强,能满足360度全景实时监控的需求,达到了预期效果。