初 玲，郭三华，谢绍霞

（1.烟台汽车工程职业学院 电子工程系，山东 烟台 265500；2.烟台汽车工程职业学院 汽车工程系，山东 烟台 265500）

视频序列拼接是由多帧视频序列拼接而成的完整全景图像，在视频监控、医学图像处理，遥感图像处理等方面得到广泛应用[1]。在视频序列的拼接中，相邻帧间重叠部分较大，若每相邻帧都做一次拼接，不仅耗费了大量时间，而且随着所需拼接帧数量增多，匹配误差会增大，造成拼接效果不佳。利用关键帧拼接表示整个视频序列拼接成为有效的方法，文献[2]提出利用分层式自适应帧采样的视频拼接，算法限制条件较多，对获取的视频有严格的限制，容易导致拼接失败。文献[3]提出SIFT结合Kalman跟踪算法进行关键帧的提取及拼接的实现，由于视频序列本身帧数量较大，关键帧的选取数量较大再加上SIFT算法本身的复杂性，累积造成运算时间比较长，累积匹配误差较大。

针对于此，提出了一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法，首先，将固定间隔采样的视频帧作为关键帧，并对其进行特征点提取；其次，利用特征点匹配结合RANSAC鲁棒估计算法得到相邻、非相邻关键帧间的单映矩阵，依此计算关键帧间的重叠区域，按照重叠区域的比例结合折半排序方法重新定位关键帧，将此关键帧作为基准帧，重复固定帧采样、重叠区域确定，定位后续满足条件关键帧过程，直至满足条件关键帧提取完毕，最后，利用特征点匹配矩阵和单映矩阵的级联性，并通过融合实现了关键帧所表示的视频无缝拼接，取得比较理想的效果。……