视频监控系统是一种综合性的安防监控系统。视频监控系统，监控直观，蕴含信息丰富，因此被广泛应用于银行，超市，交通系统等诸多场合。随着我国城市化建设工作的不断推进，居民生活水平的不断提高，越来越多的城市居民开始关注城市的安全问题。国家和各地政府也投入了很大精力，在城市中部署视频监控系统，也制定和发布了很多鼓励政策，鼓励居民自发的安装视频监控设备。　　视频监控系统在城市中的广泛部署，对保证城市安全，维护社会治安起到了极其重要的作用。但是城市中公共场所如广场、街道等应用环境对传统视频监控系统提出了新的要求:　　1、对大区域的视频监控;　　2、在视频监控系统上对运动的目标进行识别和跟踪;　　传统的视频监控系统不能很好的解决这两个问题。论文的主要研究工作是:　　1、研究了基于特征的图像配准和拼接技术，提出通过拼接视频序列达到扩展监视区域的方法。本文通过对SIFT和SURF算法的对比的方式方法，详细阐述了基于尺度不变性的特征提取与匹配算法的思想和过程，并实验了SURF算法的视频拼接，分析了SURF算法在视频拼接应用环境下的不足，针对性的提出了借助二维棋盘标定板实现的摄像头视角变化及视频拼接算法。　　2、研究了MeanShift均值漂移算法，并对OpenCV内置的视频跟踪框架进行了实验，分析了其在拼接的视频区域上对目标跟踪的不足。提出了视频分割的概念，实现了基于视频分割的窗口抖动算法，有效的提升了拼接视频上运动目标跟踪的效率。　　3、论文简单分析了基于视频拼接的视频监控系统及在监控视频上对目标进行识别和跟踪算法的实时性和鲁棒性，证明了算法的可行性。实验结果表明，基于视频拼接的视频监控系统能够实现对扩展场景的监控，可以很好的满足对大场景监控的需求;另一方面，论文通过视频分割和窗口抖动的方法提高了目标识别和跟踪的效率。