全景图像拼接技术一直是计算机视觉和图像处理的研究热点。它通过基于图像绘制(Image Based Rendering,IBR)的方法把多幅离散的图像信息表现在一幅大视角高分辨率的平滑图像上,很好地解决了图像的视野和分辨率的矛盾问题,在虚拟现实技术,旅游,医学图像处理,遥感测量,航空和军事领域等方面都有广泛的应用。传统获得高质量全景图的方法都依赖于特殊设备,这类的图像拼接算法难以满足更广泛的需要,本文考虑结合手持相机获取图像的特点,针对图像配准和图像的自动排序问题进行了研究。本文在当前已有工作的基础上,分析了多种图像配准算法,针对图像配准精度不高和鲁棒性差的问题,提出了一种结合欧氏距离比值和中值滤波的改进RANSAC(Random Sample Consensus)配准算法;此外,还总结图像拼接领域的半自动和全自动图像拼接算法,在本文已改进的配准算法基础上,实现了一种全自动的全景图像拼接算法。实验结果表明,本文的算法能够有效地拼接两幅有重叠区域的图片,提高了图像匹配的准确性和图像单应性矩阵的稳定性,并在执行时间上有所减少,具有良好的鲁棒性;而且该算法能够实现多幅图像自动排序和配准,稳定性好,无需人工干预。最后,对此次研究工作的内容进行了总结,并对下一步的研究工作和图像拼接领域的未来发展进行了展望。