视频拼接技术将多路具有重叠区域的小视野视频拼接为一路完整大视野场景,有效地解决了单个摄像头视野局限性的问题,在虚拟现实、智能监控等领域有着广泛的应用。因此,一直以来视频拼接技术都是计算机视觉和数字多媒体处理领域的热点问题,相关的研究工作层出不穷。但是视频拼接技术在实际应用中依然存在很多难点,比如实时性要求较高、应用场景复杂多变、拼接效果要求严格等。本文针对不同的应用场景设计并实现了两种实时视频拼接算法,并对大视差场景提出了基于自身单应性变换的新颖拼接思路。本文针对实际应用场景提出了两种实时视频拼接算法,基于缝合线的实时视频拼接算法和基于柱面投影的实时视频拼接算法。基于缝合线的实时视频拼接算法主要用于拼接平行放置摄像头拍摄的视频,适合处理大范围场景。在该算法中,我们通过选取最优缝合线来实现视频拼接,缝合线每边的内容都从单帧图像上选取,从而有效地消除了重影。此外,我们在算法的融合过程中采用了多频带融合,使得缝合区域过渡自然。基于柱面投影的实时视频拼接算法主要用于拼接环形排列摄像头拍摄的视频,可以获得超宽甚至360度视角的拼接结果。在视频拼接的过程中,由于摄像头朝向的不同,所以视频的重叠区域存在夹角,视觉一致性较差。本算法通过将视频投影到柱面的方式,使重叠区域在柱面重合,从而取得较好的拼接效果。为了提高上述两种视频拼接算法的处理速度,我们提取模板帧来计算拼接模板,然后将拼接模板应用于后续视频帧的处理中,从而简化计算。同时,我们将算法移植到CUDA平台,利用GPU硬件强大的并行计算能力对算法加速,使视频拼接满足实时性要求。目前传统的拼接算法对大视差场景的拼接效果普遍不理想,本文针对这一情况提出了基于自身单应性变换的新颖拼接算法,该算法对大视差鲁棒。对于大视差场景的图像拼接,我们先分割图像前后景,然后分别拼接前后景图像,最后再将前景和背景的拼接结果融合为完整图像。本算法对前景平面和背景平面分别进行拼接从而避免了传统拼接方法只能对图像一个平面对齐而忽略了其他平面的情况,所以图像拼接质量显著提高。本算法除了传统拼接算法中的图像对齐和图像融合外,还加入了图像分割、图像修补和前后景融合等步骤,算法复杂度较高。因此在将该算法扩展到大视差视频拼接时,将拼接过程划分为拼接模板初始化和拼接模板更新两部分,当有前景物体经过重叠区域时更新拼接模板,否则仍使用初始化模板进行拼接,以此达到压缩计算量、加快处理速度的目的。与图像拼接相比,大视差场景的视频拼接还要考虑拼接结果的连续性,因此我们在算法中加入视频帧间的相对位移来约束跳变现象的发生。本文设计并实现的基于缝合线的实时视频拼接算法处理速度快、实用性高,基于柱面投影的拼接算法可以实现360度全覆盖监控,基于自身单应性变换的拼接算法可以有效消除大视差场景拼接结果中的重影现象,视觉效果显著。