自改革开放以来,国民生活水平持续提高生活条件也日益变好,汽车的拥有率大幅上升,汽车成为了重要的交通出行工具。但是,随着我国汽车数量的不断上升,汽车发生事故的数量也显著增加。大部分事故的发生是因为视野盲区所导致的。本文将视频图像拼接技术运用在智能汽车上,使驾驶员能够获得更大的视野,增加汽车驾驶的安全性。因为视频是由一系列连续的图像组合而成,所以视频图像拼接技术可以借鉴图像拼接技术的原理。图像拼接过程中最重要的部分为图像配准和图像融合。在图像配准方面,重点研究了目前应用最广的基于特征的图像配准算法,研究了三种经典的图像配准算法,分别为SIFT算法、SURF算法、ORB算法。并针对SIFT算法具有过程复杂、耗时较长等缺点,提出了一种区域化特征配准算法,加快了SIFT算法的运算效率。在图像融合方面,研究了传统图像融合算法。针对传统算法的不足,比如对视差容忍性差。提出了一种网格化图像融合算法,该算法优化了网格的划分,使用了优化的网格划分方法,减少了算法的计算量、提高了算法的速度。本文介绍了智能汽车视频图像拼接的流程,对比了普通图像和拼接图像视野的差距,拼接后的图像有着更广的视野。采用智能汽车视频图像拼接技术能够有效的为驾驶员提供帮助。