对应点匹配是计算机视觉中的一个基本问题,也是一个核心问题。可以这样说,凡是涉及到两幅或多幅图像的综合应用,都不可避免地会遇到不同图像间的对应点匹配问题。针对对应点匹配问题,以前的研究大多集中于普通透视图像,然而由于鱼眼图像具有较大的视场范围,在现实中具有重要的应用价值,因此研究鱼眼图像对应点匹配问题具有重要的意义。准稠密匹配是对应点匹配问题中的一类典型方法,其中局部变换模型的选择是这类方法中的一个重要问题。本文针对鱼眼图像的变形特点,提出了一种基于局部旋转模型的准稠密匹配方法,并通过仿真和真实图像的实验取得了较好的效果。本论文所完成的工作主要有：1.深入研究了现有准稠密匹配方法的性能特点,通过实验我们得出,现有基于平移变换的准稠密匹配方法不符合鱼眼图像的变形特点,而基于仿射变换的准稠密匹配方法性能不够稳定。2.通过仿真实验,量化比较了现有局部变换模型的性能,实验结果表明,在有噪声干扰的情况下,旋转模型和射影模型,仿射模型在精度上具有可比性,但是旋转模型具有更强的鲁棒性。3.针对鱼眼图像的变形特点,给出了一种基于旋转模型的鱼眼图像准稠密对应点匹配方法。首先采用基于仿射不变量的特征匹配方法确定初始种子点,然后根据基于旋转模型的视差约束、纹理信任度约束和灰度相似性约束向种子点周围进行无(极)几何约束的准稠密匹配扩散；利用初始扩散结果采用鲁棒估计策略进行极几何估计；然后在极几何约束下再进行准稠密约束扩散,从而得到更精确的准稠密匹配点。通过与经典的基于仿射模型的方法进行比较,结果表明,我们给出的方法尽管在纹理丰富的区域其扩散精度比基于仿射模型的方法稍低,但在深度不连续区域和低纹理区域,我们的方法可以得到更稳定的性能。