随着信息技术的进步和相关产业的不断发展,计算机视觉应用的范围越来越广,涉及到汽车全景图像、全景视频监控、全景会议、虚拟现实等多个领域。在视觉技术中,视频拼接是将两个或多个具有重叠区域的视频组合成一个新的更大视野的视频,新视频包含更多信息且与人眼看到的场景更加接近。本文主要是对多路摄像头视频拼接系统进行研究,分析介绍系统中涵盖的原理知识和涉及到的技术,同时对系统中的多个子算法进行分析和仿真验证,采用合理有效的方法确保视频拼接的质量和速度都能满足需求。论文的主要研究内容如下:（1）针对广角摄像头采集到的图像可能产生图形畸变的问题,研究视频图像的预处理方法,采用张正友标定方法计算矫正摄像头畸变的变换矩阵。针对相机拍摄过程中前景物体移动导致视频拼接可能出现的未知鬼影问题,研究视频采集过程中图像帧与图像帧之间的时间一致性问题,采用计算机多线程同步采集视频的方法来保证视频采集的时间一致性。（2）在视频拼接实现的过程中,图像配准很大程度上决定了拼接视频质量的好坏,为了稳定获取高质量的拼接视频图像,论文选用SIFT+RANSAC的算法组合进行图像配准,并且优化一种基于背景帧配准的视频拼接算法。在背景帧提取特征进行精确配准的基础上,结合单应性配准关系与柱面投影变换关系,利用后向映射的方法得到精确的像素投影位置,从而提升图像配准精度。（3）分析了决定拼接视频细节质量的图像融合算法,为了使拼接的视频图像更自然,论文设计提出了一种基于形态学方法的图像融合算法。在融合图像之前对不同相机进行曝光补偿,消除采集图像出现的曝光差异问题,针对重叠区域存在的过渡不自然问题,采用最优缝合线的方法对图像进行融合,引用形态学方法对渐进渐出融合算法中的过渡函数与融合权值分配方法进行改进,使融合图像拼缝处细节过渡更加平滑的同时消除拼缝。最后,在Visual Studio 2017环境下完成了视频拼接程序设计与实现,在CUDA程序中完成了视频拼接的加速。通过对比实验得出,相同条件下获取视觉效果良好的拼接视频,本文方法的拼接速度可提升2-3倍,验证了该系统的有效性及优越性。