为了扩大视野范围,需要使用到视频图像拼接技术,将多个摄像头采集到的内容进行组合拼接成内容更丰富的图像。因此视频图像拼接技术成为了一个研究热点。在了解国内外图像拼接的技术基础上,本文提出基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)消除重影的图像融合算法,然后对视频拼接进行了深入研究,最后利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构实现实时视频拼接系统。本文的主要研究内容如下:(1)针对视频图像拼接中出现的重影现象,在SIFT的基础上提出了一种改进的图像融合算法。首先进行图像特征点粗匹配,利用随机一致性算法确定两幅图像的重叠区域并找出其中最优匹配点;然后以此匹配点作为两幅图像的衔接位置,对衔接位置的另一侧的图像重叠部分使用加权算法进行图像融合;最后实现了图像间权重系数随距离的改变而改变的平滑过渡。实验结果表明,文本的算法有效的消除了重影现象,而且比渐入渐出法平均耗时减少了 23.18%。(2)针对视频拼接中产生冗余计算的问题,本文把相位相关法应用在关键帧中,提出背景拼接法。为了减小计算量,且不损失场景中的运动对象。首先利用相位相关法求出两幅视频第一帧图像的重叠区域,在重叠区域内进行特征点粗匹配。然后将第一帧图像的变换矩阵应用到后续帧图像中,可减少大量计算。最后给出了实现过程。与直接拼接法相比,表明该算法可以减少拼接时间,提高计算效率。(3)在上述的研究基础上,实现一种实时视频拼接系统。在Microsoft Visual Studio2012平台下利用CUDA架构开发拼接系统,主要包括数据采集、数据处理和数据显示三个功能模块。对该系统进行测试,验证了该系统不仅可以实现实时拼接而且拼接效果良好,达到预期目标。