为了获取多而广的图像信息,大视场广角镜头的应用以及图像拼接技术在图像处理领域越来越受到关注。这类算法具有很强的实用性,全景图像拼接技术在处理地球卫星照片、医用图像以及车载信息等相当多的领域都有广泛应用。而广角镜头自身畸变的存在使得获取的图像信息不准确以及拼接出来的图像失去意义,本文主要是对大视场广角镜头获取的畸变图像校正及校正后图像拼接进行了深入的研究。本文首先对畸变图像校正算法和图像拼接技术进行了概括和总结,深入研究了图像非线性畸变校正方法。广角镜头在成像的过程中一般都存在一定程度的光学畸变,光学系统有畸变,直接影响成像的几何位置精度,从而影像对事物位置的判断：例如,用于图像拼接的两幅有重叠区域的图像,由于镜头的非线性畸变的存在导致采集来的两幅图像发生畸变,从而使得拼接不吻合甚至拼接失败。在本课题的研究中,针对图像拼接过程中广角镜头的畸变进行校正,我们选用模板法,将棋盘格与同心圆模板法相结合,在极坐标变换的基础上,提出了在VC平台上应用OpenCV软件实现多项式拟合算法来计算畸变校正参数,同时采用畸变校正系数的求解与摄像头其他参数的求解以及与畸变校正过程相互独立的方法,提高畸变校正精度,应用于实时畸变校正及图像拼接系统中。为了评估校正的精度,文中对镜头校正前后视场各个位置的TV畸变进行了定量计算,通过比较畸变量来观察校正的效果。对于畸变校正后的图像进行图像拼接算法的研究。通常情况下,图像拼接算法可以分为两大类：一类是基于区域的拼接算法,另一类是基于特征的拼接算法。直观易懂是基于区域拼接算法的优点,而运算量大且只适用于图像比较简单的情况是其缺点,另外由于基于区域的图像拼接算法的匹配运算一般直接利用待拼接图像与参考图像的重叠区域中像素的相关性进行计算,因此图像噪声因素对拼接效果有明显的影响。本文首先介绍了一种基于比值的图像拼接方法,之后在该方法的基础上阐述了一种基于小波变换的比值法图像拼接方法,这种改进的方法与其他在空间域上实现的图像拼接方法相比,在很大程度上削减了图像噪声对图像拼接产生不良的影响,使拼接结果的视觉效果更佳。本文在最后对全文进行总结,阐述了本文的创新之处和不足之处,并对畸变校正及图像拼接技术的未来做了一个展望。