为解决单个摄像头在获取场景时存在的视野宽度不够的问题,视频拼接技术应运而生。这种技术可以将目标物体四周的场景进行无盲区显示,进而填补特定场所大范围、无盲区监控的市场空缺,可以预见,全景视频拼接系统在车(舰)载监控、公共场所安全监控、智能交通、全景地图绘制等军用和民用领域必将有着广泛的应用前景。为提高全景视频拼接系统的运算效率和资源利用率,有效的解决视频拼接的实时性问题,提出了一种改进的全景视频拼接系统的硬件构架,介绍了这种构架的硬件平台及环境搭建过程。针对视频拼接过程中的核心步骤,分别介绍了几种常用的算法,包括基于初始值法和基于特征点法的图像配准算法,基于最优缝合线法和基于拉普拉斯金字塔法的图像融合算法,并分析了它们之间在不同环境下的优点和缺点。最后描述整个视频拼接系统的设计与实现,其中包括基于DM8168实现的视频拼接算法的设计与优化,PCIe驱动程序设计,全景视频拼接系统的具体实现方法。在视频拼接算法的优化中,分别就实时性、配准精度以及视差等问题进行了研究与讨论。提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Feature)的特征点提取算法的改进算法,提高视频数据处理速度和配准精度;采用一种基于最优缝合线的多分辨率图像融合方法,解决视差而产生的匹配问题。为适应大量数据的实时传输,PCIe驱动程序利用EDMA实现搬运数据,使数据的传输速度达到图像数据实时处理的要求。基于所设计的全景视频拼接架构,对优化前和优化后的算法,进行了实验。优化后的算法在拼接效率和拼接效果上均有了明显的提高。此外,将拼接后的图像与原始图像进行对比,实验结果表明,算法具有较低的拼接延时,基本可以保持同步显示。拼接后整个视频的显示效果非常流畅,可以很好地满足监控市场的要求。