视频拼接是指将若干个具有重叠区域的场景序列视频进行拼接，从而形成视角更大、分辨率更高的宽景或者全景视频的技术。作为视频应用领域的一个研究热门，视频拼接技术广泛的应用于视频监控、医学以及其他领域。　　本文针对静止摄像机采集的视频拼接过程进行了研究，在对图像拼接技术相关理论以及现有方法进行研究、比较的基础上，提出了一种相位相关法与Harris算子相结合的视频拼接方法：首先，对待拼接的具有重叠区域的两视频从其首帧图像开始，每经过一定的时间间隔便利用相位相关法初步估计重叠区域大小；其次在最近一次计算到的重叠区域内进行Harris角点检测，提取出两幅图像重叠区域内的角点特征，并利用NCC方法提取出匹配的角点特征对，用RANSAC方法剔除错误匹配的角点对，求解出图像变换矩阵；最后采用双线性插值法对图像进行插值，并用渐入渐出法对图像进行融合，得出最后的拼接结果图像，从而得到拼接视频。　　对于特征点检测算子的选取，本文首先重点研究了Moravec算子、SUSAN算子以及Harris算子的角点检测原理及过程，并分别进行了多方面的分析及比较，最终选取了性能较优的Harris角点检测算子。由于视频拼接过程对实时性要求较高，本文提出了一种将相位相关法与Harris算子相结合的方法，主要思想为缩小需要进行角点检测的区域。仅在重叠区域内进行角点的检测及匹配过程，大大减少了算法的复杂性，提高了运算速度。最后，本文通过大量的对比实验，证明了算法的有效性。