谢绍霞 ，郭三华 ，初 玲 ，曹立娟 ，王万君

(1.烟台汽车工程职业学院 汽车工程系，山东 烟台 265500；2.烟台汽车工程职业学院 电子工程系，山东 烟台 265500；3.烟台汽车工程职业学院 科研处，山东 烟台 265500)

图像拼接是构建高分辨率大场景的关键技术，在虚拟现实场景表达、计算机视觉、全景图绘制中有着重要应用，也是计算机图形学领域中研究热点[1]。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[2]。

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。参考文献[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，由于视频序列帧数量较大，而SIFT算法本身复杂，SIFT对每一帧都进行处理，累积造成运算时间比较长。参考文献[4]提出利用分层式自适应帧采样的视频拼接，但这种方法的计算量大，算法限制条件较多，容易导致拼接失败。参考文献[5]提出采用四叉树方式来解决重叠区域大小确定问题，但是没有从根本上解决大量视频序列拼接时匹配误差增大的问题。针对以上问题，提出了一种新的视频序列拼接算法，可以有效提取关键帧，利用关键帧拼接表示整个视频序列拼接，从而节省视频拼接时间。首先，利用KLT算法对视频序列中每帧特征点进行提取，并通过特征点的跟踪实现进行关键帧粗略选取。……