证照自动识别设备广泛应用于机场、码头、车站、酒店等场所,现有设备常用普通面阵相机实现证照成像,存在成像距离长、设备体积大等缺点。鱼眼摄像头焦距短、视角大,可有效减小成像距离,进而减小证照识别设备的体积。采用双鱼眼摄像头可进一步减小成像距离,实现证照识别设备的小型化,但存在图像畸变、图像配准和图像融合等问题,本文针对以上问题开展了相关技术研究。首先,针对鱼眼摄像头成像的几何畸变问题,研究了基于棋盘格标定法和基于双经度模型的畸变校正算法,采用证照边缘直线的拟合误差衡量算法的校正精度,通过实验对比分析两种算法的优劣,验证了棋盘格标定法在证照成像系统中具有更高的适用性。其次,为了实现证照图像的精确配准,对特征点检测、描述和匹配等技术进行研究:针对特征点分布不均匀导致配准精度低的问题,提出了一种基于图像轮廓的自适应阈值FAST特征点检测算法,在改善特征点分布均匀性的同时保证了算法的实时性,提高了证照图像配准的精度;针对特征点描述符描述能力不足导致特征点匹配精度低的问题,提出了基于RGB颜色空间的CORB-FREAK特征点描述算法,充分利用图像的色彩信息,提高了描述符的描述能力,进而提高了特征点匹配的准确率与召回率;针对特征点匹配耗时长、误匹配率高的问题,提出了基于相位相关法的特征点分块匹配算法,限制特征点匹配范围,提高了特征点匹配的速度和准确率。最后,针对证照图像融合过程中,最佳缝合线算法无法准确避开字符区域、破坏字符完整性的问题,提出了一种改进的最佳缝合线算法,通过扩展搜索范围和突出字符区域的结构复杂度使缝合线能够有效避开字符区域,保证了字符完整性,有利于提高字符识别精度;为使融合图像更加自然,通过基于RGB颜色空间的色差校正算法减小图像色差,通过基于小波变换的多频段融合算法消除拼接痕迹,提高了图像融合的效果。实验结果表明,本文提出的证照图像配准与融合算法配准精度较高、融合效果较好,有效提高了双鱼眼摄像头证照成像系统的图像质量。