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針對視頻拼接過程中面臨的許多挑戰，如實時性、有動態物體產生鬼影現象等，提出了一種基于圓形感興趣區域（ ROI）圖像配準結合簡化處理及圖形處理器（GPU）加速的方法。首先，僅在ROI內提取特征點，提高了特征檢測效率和匹配準確率。其次，為進一步降低時間開銷，滿足視頻處理實時性需求，采用了兩種策略：一方面，通過簡化處理僅對首幀作圖像配準，后續幀利用得到的單應性矩陣進行圖像融合；另一方面，利用CPU多核實現并行化硬件加速。此外，當視場中有動態物體時，采用圖形分割和多頻帶圖像融合算法，有效地消除了鬼影。實驗對兩路640×480的視頻進行拼接，該方法的處理速度可達27.8幀／秒。相對于基于加速魯棒特征（SURF）算法的視頻拼接方法，效率提高了26. 27倍；相對于基于帶方向的加速分段測試特征提取結合旋轉的二進制魯棒獨立元素特征描述（ORB）算法的視頻拼接方法，效率提高了11. 57倍。實驗結果表明，該方法可將多路視頻實時地拼接為高質量的大場景視頻。
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