随着现代社会反恐意识和安保意识的增强,以及军事、工农事业的需要,视频监控在很多场合都被使用,比如小区和商场的安保摄像,城市路口的交通摄像等。传统的视频监控用较多的摄像头来覆盖被监控区域,在对单个场景比较大的区域进行监控时,需要同时关注多个摄像头,而如果能够获得一个宽场景的实时视频数据则更具直观性。本文对利用多个摄像机合成实时宽视频的相关技术进行研究,设计实现了一种基于SIFT特征的实时视频宽场景合成系统。整个系统包括摄像机标定、视频序列的获取及校正、视频关键帧匹配、关键帧的融合以及剩余帧图像快速融合显示等过程。首先,使用云台将两台摄像机调至合适的位置(仅存在平移关系或仅存在旋转关系),用棋盘法进行摄像机标定并校正；然后,分别在两台摄像机校正后的视频中同时选取一张关键帧,进行预处理(柱面投影),继而使用配准算法对两幅关键帧进行匹配,这里使用了准确度较高的SIFT特征进行特征检测及匹配,最后使用融合算法将两幅视频帧的重叠区域进行合成,从而获得当前关键帧的宽场景视频帧。由于本文是基于摄像机位置固定下的实时宽场景合成,两摄像机获得的视频帧位置基本不变,因此各视频帧的重叠区域的位置也基本不变,只需将第一次匹配时的重叠区域位置记录下来,之后的所有帧只需要进行视频帧融合即可,大大提高了工作效率,更好的实现了系统的实时性要求。本文中的实验实现了两个模拟监控摄像机的实时宽场景视频合成,具有较好的实时性,满足监控的需求,本算法可以扩展到三个及多个摄像机的视频合成。