在抖动场景下的视频拼接过程中,对应帧之间的颜色、亮度、纹理等图像特征会产生较大的变化。在后续进行图像投影变换时,一种常见的方法是只用首帧或某些帧计算出的单应性矩阵,该方法在后续的拼接中将产生累计误差,拼接效果不甚理想。另一种逐帧计算矩阵的方法则会增加不必要的计算量,在拼接时造成视频严重卡顿。本文针对抖动场景中的视频拼接问题,提出了一种新的关键帧提取方法和基于同步帧差的相似度对比策略,兼顾了视频的拼接质量和拼接速度。本文的主要工作如下:1.在图像配准之前先根据设定的阈值判断是否为关键帧,再决定是否更新投影变换矩阵,克服了由抖动造成的累计误差,取得了良好的视频拼接效果。2.在进行关键帧提取时,采用比较同步帧差的方法代替传统的基于连续帧差的方法,在帧间相似度小于阈值的时刻进行投影变换矩阵的更新。3.引入双目立体视觉,并设计了一种新的关键帧提取算法,将颜色矩与基于灰度的SAD(sum of absolute difference)算子进行加权综合,构造了一种新的图像特征描述符,提取的关键帧中冗余帧很少。4.在计算帧间相似度时,采取一种新的搜索策略进行加速:在左右帧图像重叠之外的区域,以十字特征直线代替传统的模板,采用穷举的方式进行计算。在摄像头存在抖动的场景下,本文改进的关键帧提取算法解决了视频拼接中图像形变较大、形变帧占比过多的问题,在拼接速度和拼接时间质量之间达到了平衡。