图像拼接技术是图像处理中的一个热门研究方向,鱼眼图像具有更广的视角,利用鱼眼图像的拼接可以减少待拼接图像的数目,增加拼接效率,在机器人导航,航空航天等领域都有广泛的应用。本文分析了鱼眼图像校正方法,研究了一种改进的SIFT特征点提取方法,实现了特征点精确匹配,利用多频带融合技术完成图像拼接,具体工作内容如卜：(1)基于鱼眼镜头的球面透视投影模型,给出了两种不同的校正方法：采用基于轮廓的校正方法,对180。圆形区域鱼眼图像进行轮廓提取,利用经度坐标定位法完成校正；依据基于球面透视投影约束的方法,对角鱼眼图像的校正。实验表明,两种方法能对空间景物的形变进行还原,有较好的校正效果。(2)对图像拼接中特征点的提取进行分析研究,找到两幅图像中特征点的对应关系。通过对经典的Harris角点特征和尺度不变的SIFT特征进行分析,并将两种特征进行融合,给出一种改进的SIFT特征提取方法,能在一定程度上减少特征点数目。实验表明,融合后的SIFT特征具备更好的光照,旋转,尺度,抗噪特性。(3)实现图像拼接完整过程。基于SIFT特征描述符,用K-D树搜索最近邻和次近邻距离提高配准效率,完成粗匹配,给出一种改进的RANSAC优化算法进行精确匹配。由最小二乘法计算最优变换矩阵,采用双线性插值进行图像灰度调整,并使用全局增益补偿,最后采用多频带融合技术消除拼接中造成的明显接缝和图像边缘的残影效果。实验表明,本文方法能够克服图像边缘产生的形变,实现图像拼接,拼接后结果能很好的满足人眼视觉要求。