视频拼接技术是视频监控系统中的应用技术之一。视频拼接技术作为计算机视觉和计算机图形学两个学科上的交叉研究领域,在近年来得到了极大的关注,成为这两个互补领域的研究焦点之一。视频拼接技术广泛应用于军事侦察、虚拟现实、电影动画或特技、图象分辨率的提高,视频压缩、视频检索等方面,并逐渐成为新发展起来的基于图象绘制—BR的一项基本技术。　　本文根据科研项目《基于图像传感器阵列目标跟踪监控系统的研究与实现》的研制要求,研究并实现了视频全景图像的拼接以及基于两个视频源的视频拼接。主要工作如下:　　1.对视频文件进行分帧,应用针对于视频拼接目的的关键帧提取方法提取用于拼接的关键帧图像,然后利用无失真的八参数透射模型估计摄像机运动,结合光流方程用最小二乘法求解参数,并且运用透射群的性质构架拼接框架,最终完成视频全景图像的拼接。　　2.针对不同摄像头的监控视频序列,应用并改进了基于视频帧SIFT(Scale In-variant Feature Transform,即尺度不变特征变换)特征跟踪的拼接方法。通过改进的SIFT算法提取帧图像的特征,利用RANSAC算法删除错误的匹配点对,并在跟踪的估计区域内搜索匹配特征,从而确定待整合帧之间的变换参数,较好地实现视频快速拼接。　　3.本文还将改进后的算法与原方法进行了对比,并通过实验结果验证了改进算法的有效性和可行性。一方面,改进的SIFT配准算法提高了图像匹配速度,加强了图像配准效果;另一方面,对帧序列特征进行运动跟踪,进一步提高后续帧特征匹配速度,计算复杂度大大缩小,能够实现近似实时的视频拼接。