鱼眼摄像机由于能一次性捕获视野达到180°甚至更大范围内的场景信息，在视频监控、机器人导航、目标跟踪及定位等领域有着广泛的应用，但是其存在的严重畸变又给鱼眼摄像机的应用带来了不便。因此，针对鱼眼摄像机标定和鱼眼图像特征点匹配等问题，本文进行了比较深入的探索和研究，主要工作有：(1)给出了一种基于单幅鱼眼图像消失点的自标定方法。该方法首先推导出了关于消失点、图像中心点及旋转矩阵中元素的三个约束关系式；然后根据这些约束关系在只需检测出鱼眼图像上对应空间3组相互正交的平行直线三对消失点的情况下，就可计算出摄像机的内参数(主点坐标)和外参数(旋转矩阵R和平移向量T)。仿真实验和实际场景的鱼眼图像实验对算法进行了验证，并且与其它的算法进行了比较，实验结果表明该方法的可行性与准确性。(2)给出了一种基于球面投影模型的鱼眼图像特征点匹配方法。该方法首先对从不同视场角捕捉的同一场景的两幅鱼眼图像，利用Harris角点检测算法提取出2幅图像的特征点坐标；然后根据鱼眼镜头的成像模型，把检测出的特征点反投影到单位球面上，应用搜索窗口确定的初始匹配点对计算出两幅球面图像之间的约束关系，并根据反投影点误差函数对其进行优化；最后利用优化的参数确定两幅图像之间的对应点。真实场景图像实验及三维重建结果验证了本文的方法，并且与其它的方法进行了比较，实验结果表明该方法具有更高的匹配率。