摘 要

视频拼接是指将有重复场景且同一时刻拍摄的两段视频进行拼接，使之成为一个完整的全景视频。目前，室外场景数字视频拼接技术已经普遍应用在视频监控、全景观看等方面，具有现实的研究意义。

本文主要针对室外场景数字视频拼接处理原理和方法进行了研究。通过MATLAB编程对两个摄像头同时拍摄的有重复部分的视频进行分帧处理后，再对两个相同时刻的分离出的帧图像进行图像拼接，最后将拼接好的图像进行图像压缩转化为视频。在图像拼接的过程中，采用了SIFT算法进行特征匹配后再利用梯度加权叠加融合的方法进行图像拼接，通过该算法可以实现视频拼接的目的，且效果较好一些。但是实时性不够好，对拍摄的视频有一定的要求，需要达到一定数目的相同特征点才能进行拼接。

本次对车以及人分别进行了视频拼接，并对拼接结果进行了比较，而且本次设计还加入了图形用户界面GUI编程，总体结构较清晰，且分块清楚。

关键词：视频拼接；SIFT算法；梯度加权叠加融合；GUI；MATLAB

Abstract

Video stitching refers to stitching two videos with repeated scenes and shot at the same time to form a complete large scene video.At present,outdoor scene video mosaic technology is widely used in video monitoring,panoramic viewing and other aspects,and has practical research significance.

This paper mainly studies the principle and method of outdoor scene digital video mosaic processing.Through MATLAB programming,the video with repeated parts captured by the two cameras at the same time is divided into frames,then the two frame images at the same time are stitched,and finally the stitched images are compressed into video.In the process of image mosaic,SIFT algorithm is used for feature matching,and then gradient weighted superposition fusion method is used for image mosaic.Through this algorithm,the purpose of video mosaic can be realized,and the effect is better,but the real-time performance is not good enough.There are certain requirements for the captured video,and a certain number of the same feature points need to be reached before mosaic can be carried out.

In this paper, the video stitching of car and person is carried out respectively, and the results of stitching are compared, and the graphical user interface GUI programming is added to this design, the overall structure is clear, and the block is clear.

Keywords: Video stitching; SIFT algorithm; Gradient Weighted superposition fusion; GUI;MATLAB

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究的背景、目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 本文架构 3

第2章 方案及原理 4

2.1 方案比较及选择 4

2.1.1 特征匹配算法 4

2.1.2图像拼接融合 6

2.2 SIFT算法原理 8

2.2.1 尺度空间极值检测 8

2.2.2 关键点定位 10

2.2.3 方向确定 11

2.2.4 关键点描述 11

2.3 本章小结 12

2.3.1 SIFT算法缺点 13

2.3.2 SIFT算法优点 13

第3章 实现步骤及结果分析 14

3.1 实现步骤 14

3.1.1 GUI设计 14

3.1.2 视频读取 14

3.1.3 获取图像序列 14

3.1.4 播放拼接好的视频 14

3.1.5 图像拼接 15

3.1.6 退出系统 15

3.2 结果分析 15

3.2.1 GUI设计 15

3.2.1 视频读取 16

3.2.3 获取图像序列 18

3.2.4 图像拼接与视频拼接播放 20

3.2.5退出系统 24

3.3 本章小结 24

第4章 总结与展望 25

4.1 总结 25

4.2 展望 25

参考文献 27

致谢 29

第1章 绪论

1.1 研究的背景、目的及意义

随着21世纪经济全球化和信息智能化时代的到来，摄像头已经走进千家万户。人们在上网时需要摄像头，在超市、加油站、道路周边，摄像头也是随处可见的。而且摄像头的种类繁多，有室内型、室外型、普通型、专业型、恒速球模拟摄像机、数字摄像机等。对于不同的摄像头，拍摄的角度范围也不完全一样。对单个摄像头来说，拍摄的范围是有限的，为了更好的展示全方位的视频，我们进行了关于室外场景视频拼接算法的比较和研究。

当然根据视频拼接的目的不同，我们采用的技术也不尽相同。按照视频拼接的不同目的，又对视频处理方式提出了不同的操作要求。比如，对于人迹跟踪，那就需要对这个人的特征进行提取，然后利用特征匹配技术进行匹配之后再进行视频拼接，将人的运动轨迹还原，以达到目的。然而对于广场、码头、海滩等范围较大而且比较空旷的场所，对于需要了解全景的部分领域，在旅游时需要观看全景图的部分，则不需要进行特定的轨迹还原，只需要将变化的事物提取后进行简单的视频拼接就可以达到目的了。

室外场景视频拼接主要是寻求以多个摄像头拍摄不同方位的视频呈现出一个全景的视频模式，在一些领域比如水库、大型广场等地需要进行全方位的观察，这些地方突发状况比较频发，所以就需要视频拼接技术来呈现一个全景视频以便观察全局，及时锁定突发状况的发生地点并解决这些突发状况。视频拼接技术在很多其他领域也有重要应用，这些应用不仅可以应对一些突发状况，还可以使人们更加享受全景图和全景视频。