视频图像拼接技术是一种对多幅具有重叠区域的图像提取特征,再根据提取的特征进行特征匹配,寻找出最合适的变换模型,然后利用该变换模型对待拼接图像进行变换,最后根据某一图像融合准则将这多幅具有重叠区域的图像进行融合,从而生成一幅具有高分辨率、大视角的完整的合成图像的技术。目前,视频图像拼接是数字图像处理领域中不可或缺的一个研究方向,其在航空航天、日常生活、医学诊断、地理测绘等方面都有着极其广泛的应用,并且,随着社会的不断向前发展,视频图像拼接技术也将会在其他新兴领域中得到推广。本文在众多视频图像拼接技术研究的基础上,查阅了大量的文献资料,首先介绍了视频拼接技术的研究背景和意义,分析了视频图像拼接的国内外研究现状,展望了其广阔的应用前景,提出了在嵌入式设备上完成视频图像拼接算法的初步想法,并且给出了本文研究内容大体的组织结构。然后介绍了嵌入式系统的概念,包括嵌入式硬件平台、嵌入式外围设备和嵌入式操作系统等,在此基础上,选择了本文的嵌入式硬件设备,通过对Bootloader和Linux内核文件的交叉编译和移植,建立了最小的根文件系统,从而构建了最小的嵌入式软件系统。接着,本文分析了视频图像拼接算法的一般步骤,介绍了图像的特征、图像匹配和图像融合的相关知识,分析了其中的关键技术,在此基础上,通过对目前相关视频拼接算法的分析,提出了本文的视频拼接算法,即基于SURF及改进RANSAC的视频拼接算法,并详细介绍了SURF算法的具体操作步骤,同时也详细介绍了RANSAC算法在本文具体应用中的具体做法(即改进的RANSAC算法),和本文采用的图像融合方式(即渐入渐出的加权平均值法)。接下来,本文在前面搭建好的硬件平台上完成了提出算法的移植和测试工作,其具体包括在虚拟机的Ubuntn中搭建嵌入式Qt+OpenCV环境,在搭建好的Qt环境中设计图形用户界面,在Qt中进行代码的设计和编写,对编写好的代码进行交叉编译和移植等工作。完成上述工作后,接着是对本文采用的算法的调试和测试,其分为两部分,一部分是在PC机上对本文算法进行调试、测试并记录相关实验数据并对其进行分析;另外一部分是在本文所选嵌入式硬件上实际运行本文提出的算法,并测试记录相关数据,并对测试的相关数据进行分析。实验证明,本文算法在PC机上运行和在嵌入式设备上运行,都能够获得较好的图像融合效果,同时,也都基本满足实时性的要求。所以本文采取的方法对视频拼接技术的研究及应用有一定的参考价值。