视频拼接技术是虚拟现实、计算机视觉领域的研究热点。它广泛应用于航拍技术、交通视频监控、手机拍摄等领域。传统意义上的视频拼接需固定多摄像头(相邻摄像头间有重叠视野),将同步采集的视频帧进行全景拼接。针对传统视频拼接中硬件资源浪费,全景视野有限,无法灵活移动等缺陷,本文在原有算法基础上研究了一种基于单一移动摄像机的视频全景拼接方案,通过移动摄像机视频扫描,将连续多帧或间隔的多帧图像进行拼接,并以视频流的方式显示。　　本文的主要研究工作包括以下几方面:　　1、提出了一种基于多线程的SURF特征点检测并行实现方法。利用多线程原理,并行实现多幅图像的SURF特征点检测,提高了多幅图像的总检测速率。　　2、在保持原有ORB算子具有旋转不变性和检测速度快的基础上,提出了一种基于高斯尺度空间的ORB检测算子,它能检测出多尺度下的特征点,实现改进算法的尺度不变性。　　3、针对传统的通过水平视角参数估计摄像机焦距不精确的问题,提出了一种基于单应性矩阵的焦距估计方法,利用单应性矩阵的精确性,来提高焦距估计的精确度。　　4、针对在重叠区域存在运动物体,导致全景拼接出现模糊重影的现象,提出一种基于图切割的多频带融合的全景图拼接,即通过基于网络最大流的图切割将重叠区域分割成两个子图像,然后进行多频带融合,实现重叠区域的平滑过渡。　　5、实现了一种基于移动摄像机的视频全景拼接系统,完成实时视频拍摄和拼接。系统实现自动检测运动物体,根据检测结果,灵活选取融合方式,达到无重影、无缝隙的视频拼接。该拼接系统灵活、方便、易于扩展。　　最后,在Microsoft Visual Studio2008编程环境下实现了基于移动摄像机的视频拼接的算法研究及系统设计。实验证明该系统能够很好的应用于视点间重叠区域存在运动物体的拼接平台中,实现了无重影、无缝隙痕迹的视频拼接,具有实用价值。