视频拼接是基于图像拼接的基础上延伸的一门技术。在视频监控、电视转播等多个领域有着广泛的应用前景。目前得到全景图像的方法很多,可以使用超广角镜头、配置有全景镜头的专业摄像机、鱼眼摄像头等,但是这些设备不仅价格昂贵而且旋转角度有限、灵活性差等缺陷。本文基于改进的SURF特征检测算法对视频帧进行检测,然后对特征点匹配实现视频帧图像的拼接,最后设计了视频拼接的算法完成了视频的实时拼接。首先,本文介绍了图像配准的流程以及图像配准的实现方法,同时还介绍了图像融合的一些方法。确定了本文基于特征点检测进行图像匹配、融合得到宽景图像的算法思路。其次,对图像特征检测的经典算法,SIFT特征检测算法和SURF算法进行了详细的分析,并提出了一种基于SURF特征检测算法的一种改进算法。本文所提出的改进算法一是限制了特征点检测的区域,图像拼接是在重叠的区域寻找一个变换矩阵来实现全局变换,因此可以限制特征点检测的区域在可能出现的重叠区域内；二是对特征点检测的个数进行控制,随机从检测出的特征点集合中选择一个点,并以此点为圆心,设置一个半径,在构成的圆形区域内出现的其它特征点都去除。最后,对于配准的图像利用随机抽样一致性RANSAC算法去除误匹配特征对,然后使用最小二乘法优化求解出来的图像变换矩阵,得到变换矩阵参数以后应用渐进渐出加权平均的方法进行图像融合,生成宽景视频。在文章最后基于本文的视频拼接方案提出了车载视频辅助驾驶系统的设计方案。