近年来,视频拼接技术在视频监控,遥感监测,虚拟现实等领域得到了广泛的应用。根据视频拼接的应用场景与特点,研究员提出了许多优秀的视频配准算法和融合算法。这些算法都是适合于特定领域。视频拼接技术在应用中存在着许多难点,比如变化多样性,场景复杂性,实时性要求高。考虑到视频拼接的帧数目多,信息冗余度高和实时性要求高,在现有的视频拼接方法的基础上,本文提出了一种基于ORB特征的视频拼接方法。该方法主要针对的是在单镜头移动扫描下获取的视频图像,方法主要包含三个部分:1.采用了基于了ORB特征的图像配准方法。这种方法与目前普遍采用的基于SIFT,SURF等的图像配准方法相比使用更高效的特征提取与表述方法,减少了计算量和内存需求,提高了图像配准的效率,而且对于光照变化、仿射变换、尺度缩放具有很好的鲁棒性。2.提出了一种考虑到了图像间偏移性度量的双边线性加权方法,可以自动处理不同方向的过渡域的渐入渐出加权,有效减少了拼接缝的出现。并采用压缩过渡域的方法减少拼接融合区域,降低出现模糊的可能性。3.结合视频帧场景运动变化的特点,提出了一种结合重合区域ROI的估计与根据图像间重叠率选择图像关键帧的关键帧检测与视频帧间配准优化的方法,并可以根据图像位移变化的快慢自适应调整采样关键帧的步长。通过对关键帧进行拼接,降低了视频拼接出现的冗余。本文将提出的这些方法结合起来设计出了一种较为完善的视频的拼接方法,同时通过针对性的改进,该方法也可以适用于其他场景下的视频拼接中。本文采用上述方法与当前主流计算方法进行对比实验。实验结果证明了本文所提出方法能够有效降低计算量,减少拼接运算时间,并实现了2段不同类型的视频拼接。取得较好的拼接效果。