【摘 要】
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针对视频拼接过程中面临的许多挑战,如实时性、有动态物体产生鬼影现象等,提出了一种基于圆形感兴趣区域（ROI）图像配准结合简化处理及图形处理器（GPU）加速的方法。首先,仅在ROI内
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
【基金项目】
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江苏省产学研前瞻性联合研究项目（BY2014064）.
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针对视频拼接过程中面临的许多挑战,如实时性、有动态物体产生鬼影现象等,提出了一种基于圆形感兴趣区域（ROI）图像配准结合简化处理及图形处理器（GPU）加速的方法。首先,仅在ROI内提取特征点,提高了特征检测效率和匹配准确率。其次,为进一步降低时间开销,满足视频处理实时性需求,采用了两种策略：一方面,通过简化处理仅对首帧作图像配准,后续帧利用得到的单应性矩阵进行图像融合;另一方面,利用GPU多核实现并行化硬件加速。此外,当视场中有动态物体时,采用图形分割和多频带图像融合算法,有效地消除了鬼影。实验对两路64
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