近年来,随着数字图像处理技术和计算机科学技术的发展,人们对于宽视场视频的需求愈发强烈。然而,用来扩大视频视场的传统改进方案效果不佳,于是,视频拼接技术应运而生。本文就视频拼接技术以及实时视频全景拼接系统的设计与实现做了细致的探究。在视频配准中,为了提高特征提取速度和解决由图像累积配准误差导致的重影、间隙等问题,本文提出了一种基于图像重叠区域和SURF算法的图像特征提取方法,结合最近邻算法和RANSAC算法求解图像间的单应性变换矩阵,同时采用光束平差法对摄像机系统所有镜头的内外参数进行精确化,大大提高了特征提取与匹配的速度并消除了多张图像拼接时产生的重影和间隙。此外,针对SURF算法在图像重叠区域纹理特征单一时无法正确配准图像的情况,本文采用了一种基于灰度最小均方误差的图像配准方法,有效地解决了这一问题。在视频融合中,为了解决因为视频中运动物体的干扰而导致的重影、错位、模糊以及拼接缝等问题,本文提出了一种结合最佳缝合线动态更新和改进渐入渐出法的视频融合算法,该算法首先通过基于混合高斯模型的背景减除法来获得视频中运动物体的前景区域,然后根据前景区域判断当前视频图像是否需要更新最佳缝合线,接着使用改进渐入渐出法平滑过渡区域,最终得到了具有良好视觉效果的无缝融合图像。最后,本文给出了一种基于多目鱼眼摄像机的实时视频全景拼接系统的设计方案。该系统主要包含视频流解码、视频图像预处理以及视频图像融合三个模块,利用多线程和流水线机制最大化CPU的使用率,并采用CUDA进行数据层面上的并行处理,以加速系统的运行。基于所设计的拼接系统,本文对五路分辨率均为3840×2160且帧率均为30帧/s的视频流进行实时拼接测试,测试结果表明该系统具有良好的拼接效果和拼接速度。