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图像配准及拼接技术可以找到多幅图像的相对应的特征点，并获得宽视角的图像。目前图像配准及拼接技术在医学、遥感、虚拟现实、视频图像处理等多个领域得到越来越广泛的应用，成为当前图像处理的一个研究热点。基于静止图像的配准及拼接技术已经成熟，并得到了广泛的应用，对于视频图像处理的实时拼接技术还没有很好的解决方案，本文探讨了视频图像实时拼接技术的一些关键技术。本文的主要研究成果如下：
1.本文给出了图像插值的主要方法的实现结果，并对图像缩放效果进行了分析和对比，给出了使用双线性插值实时视频缩放的实现方案，结果表明，在设定帧速在30帧/秒的前提下，对于任意大小一幅图像放大至640×480的图像，可以实现实时的缩放。
2.针对特征匹配过程时间复杂度较高的情况，提出了一种减少RANSAC迭代次数的特征点匹配的改进方法，实验表明改进方法提高了匹配的速度和准确率。
3.针对特征点匹配的亚像素级精度要求，讨论了获取亚像素对应点的实现方法，给出了在减少运算的情况下，尽可能提高亚像素精度的实现方案。
4.讨论了图像融合技术，包括算法复杂度低可以实时实现的线性融合算法和算法复杂度高但可以获得清晰的全景图像的可用于静止图像拼接的多频带融合算法。
5.给出了SIFT特征匹配的全景图生成的各个过程。包括尺度空间的生成、极值点的检测和定位、不稳定点的剔除、特征点描述算子的生成、用于特征点匹配的K-D树算法。介绍了SIFT特征匹配的各种简化算法和基于GPU的实现。并给出了全景图生成的实现结果。
6.针对SIFT特征匹配算法时间复杂度高，难以实现实时的特征匹配，提出了视频图像处理系统的实现方案，并分析了系统在多种情况下的运行状况。视频图像拼接系统可用于视频监控、视频会议等多个领域。
7.为了获得清晰的全景图，论文实现了各种消除鬼影的算法，并给出了这些算法的实现和生成全景图效果的分析，对比了各种算法的优缺点。