全景图像在地图测绘、医学影像合成、虚拟场景重建等领域有着广泛的需求，因此如何获取全景图像一直是数字图像处理领域的一个研究热点。该方法利用摄像机拍摄图像，再通过计算机处理以获得全景图像，目前仍然存在匹配准确度不高、过渡区融合出现明显接缝等问题。如何在不降低算法的速度的同时，提高图像拼接的准确度并使过渡区融合看起来更加自然，是全景图像拼接的一个重要发展方向，也是本文研究的重点。本文在比较了几种经典特征点匹配算法后，以SURF算法为基础，对其匹配时存在误匹配的问题，引入RANSAC算法来改进匹配过程。该方法首先确定一个窗口阈值，通过移动窗口来筛选特征点并剔除坏点，得到待匹配的特征点。实验证明，该方法在明显提高特征点匹配率的同时，也减少了匹配时间。为改善拼接图像的视觉效果，在特征点匹配后，还需要对过渡区进行融合。过渡区融合需要先提取过渡区，在分析对比几种经典的过渡区提取算法的基础上，选择提取准确度最高的小波变换算法，并针对其易受噪声干扰，导致融合之后的图像出现明显的阴影的不足，本文引入距离变换，确定过渡区边界后，再利用小波变换对过渡区进行处理。实验结果表明，利用本文方法融合的过渡区无“接缝”，视觉效果自然。最后，利用上述方法，进行全景图像拼接实验，结果表明，拼接准确度高，速度快。