森林火灾极具危害,严重威胁人们的生命和财产安全。当前的森林火灾预警系统对温度比较敏感,当检测到有火光出现时就会立即报警,而且森林场景比较复杂,存在光照变化、干扰物等因素的影响,所以会导致误警率较高。再根据热红外原理进行火灾检测已经难以满足实际的需要。本文引入了全景图像拼接与拼接图像矩形化相结合的方法,设计了面向森林防火监测的图像拼接系统,将生成的全景图像作为上下文环境,然后通过背景比对完成疑似火灾区域的检测,从而降低森林火灾预警系统的高误警率,所做的主要工作内容如下:(1)针对森林火灾监测的需求,设计了一种面向森林场景的全景拼接方法。森林图像的完整性直接影响后续火灾监测的准确性,为了获取完整的森林全景图像,首先进行图像预处理以去除图像中的标注信息,然后对常用的特征点提取算法比较分析选择适合森林场景的算法。在图像的变形处理过程中通过参数的修改消除视差的影响使其更加适合森林场景,之后对于图像配准的误匹配问题采用鲁棒特征的贝叶斯模型提高匹配精度,最后对几种图像融合算法进行实验分析选择适应森林场景的算法来消除拼接痕迹。经实验表明,生成森林全景图像视野宽、视角大,清晰自然且无拼接痕迹。(2)针对森林场景全景拼接的需求,通过引入一个形状参数改进了原能量函数全局优化的效果。本文利用生成的森林全景图像进行矩形化处理可以更好的还原森林场景,尽可能多的消除疑似火灾区域。在获取不规则的森林全景图像后,首先使用Seam Carving算法对不规则的全景图像进行矩形化处理,但是处理后的全景图像在局部区域会出现拉伸及变形的现象。针对该问题利用全局优化的思想,在原能量函数的基础上通过引入形状参数使其更加适合森林场景的矩形化输出。经实验验证,最终输出的全景图像符合人眼视觉系统特性,可以完成对疑似火灾区域的验证,提高森林火灾检测的准确度。(3)通过对图像拼接算法的研究,在上述工作的基础上设计并开发了一个森林火灾监测系统,该系统主要是应用到具体的森林场景中,能够降低森林火灾的误警率,具备了较大的实际应用价值。