全景环形透镜能够在没有任何机械机构的情况对水平视场360°、垂直视场10°到60°进行成像,由于其超大视场的特性,全景环形透镜在虚拟实现、机器人导航、医学成像、导弹制导等领域起着关键作用。但是,全景环形透镜所形成的图像并不符合人类视觉习惯,存在着严重的畸变。本文针对基于全景相机的视频图像分析这一应用场合,提出了一系列图像处理算法,如：全景图像超分辨率算法及其评价方法,基于全景图像的物体跟踪算法以及基于全景图像行人检测算法。第一章介绍了全景光学成像的研究背景,分析了基于中心投影法的鱼眼透镜和使用常规镜头的旋转扫描成像的优缺点,分析了全景环形透镜的结构,最后介绍了本文的研究内容。第二章详细分析了本文所使用的全景环形透镜的几何结构,对其物像关系进行了数值上的解析,并通过实验展示了该镜头所成的图像,结果显示全景环形透镜所成图像具有十分严重的畸变。第三章首先讨论了通常的全景图像的线性化方法,发现在其过程中全景图像在做展开处理时会存在分辨率不均匀的问题,对此我们讨论并使用了基于最优三次内核法、Bezier曲面插值法、Ferguson曲面插值法的超分辨率复原算法对图像进行展开。之后提出了一套综合评价的全景图像复原的方法,使用了MSE、SSIM、S-CIELAB等指标对若干展开插值算法在全景图像展开的效果进行了评价。第四章解决了全景光学成像系统中物体跟踪与行人检测的问题。在本章中,使用了在计算机视觉与图像处理领域的经典算法：基于Mean Shift的物体跟踪算法与基于方向直方图特征的行人检测算法,并对其针对全景图像进行了改进。文章最后对本文所涉及的算法研究进行了总结,对未来的工作方向提出了展望。