多路视频实时拼接技术是计算机视觉、虚拟现实等领域的研究热点,在交通监控、视频会议、家庭娱乐等方面有广泛的应用。目前可以通过广角镜头或者鱼眼镜头获取全景图像,但是这些设备一般价格昂贵,同时也存在很大的畸变等问题。实时视频拼接技术的本质是图像的拼接,但是其又与图像拼接不同,对实时性要求更为严格。本文通过研究全景视频实时拼接技术,对多路视频实时拼接的视频采集与同步、图像预处理、特征提取、配准、图像颜色矫正、图像融合等步骤给出了详细的原理介绍和具体的算法实现,最后利用C++语言设计并实现了四路视频流实时拼接系统。本文的主要研究内容如下:(1)在视频采集阶段,利用操作系统生产者-消费者模型和多线程机制,实现了实时视频流的采集和同步。(2)在配准阶段,利用经典的SIFT特征提取算法,结合一定视频采集场合下的特定情况,对特定区域进行特征查找,然后利用带优先级的KD树索引机制,提高了特征提取、匹配的速度。(3)在融合阶段,首先利用最优化思想,进行颜色矫正,使得相邻图像间的颜色亮度整体一致;其次,构造了一个度量误差矩阵,代表图像重叠区域的颜色和结构差异,使缝合线尽可能地穿越图像的平滑区域;最后结合高斯-拉普拉斯金字塔图像融合,保证了拼接效果。(4)设计并实现了基于特征的多路视频实时拼接系统,通过四路网络摄像机采集视频流,在拼接过程中,充分结合CPU和GPU各自的优点,利用CUDA并行计算架构,构建两者协同工作的编程模型,对多路实时视频流进行实时拼接,统计相关试验数据,进行效率分析,CUDA改进版本的加速比达到10:1,表明本文实时视频拼接系统切实可行。