視頻圖像拼接源于靜態(tài)圖像拼接的理論實踐，但較于靜態(tài)圖像拼接，呈現(xiàn)多樣化、復(fù)雜性的特點。首先，考慮源圖像特點。視頻圖像拼接的源圖像是已拍攝的連續(xù)圖像序列流而非單幀圖像，其圖像幀數(shù)量多，相鄰幀間存在重復(fù)，而且，視頻圖像的實時性質(zhì)量會受到拍攝現(xiàn)場光線像差、大氣擾動、運動(包括物體的運動或視頻采集設(shè)備的運動)、散焦、欠采樣和系統(tǒng)噪聲等因素影響，如何將靜態(tài)圖像拼接算法移植到于視頻拼接，應(yīng)該考慮上述因素影響。深圳廠家解析視頻圖像拼接涉及的關(guān)鍵技術(shù)與方法。
視頻圖像拼接要綜合視頻場景的深度、視差、運動估計等多方因素，根據(jù)需要剔除部分與應(yīng)用無關(guān)的運動物體圖像，借以重現(xiàn)視頻的背景圖像，也需要針對部分損壞視頻圖像的一些區(qū)域進行修復(fù)，對某些靜態(tài)物品做適度處理。考慮圖像拼接的高難度特點。圖像配準(zhǔn)是圖像拼接中的關(guān)鍵技術(shù)。圖像配準(zhǔn)是在不同時間或相同時間、從不同視角或相同視角對同一場景拍攝的兩幅或者多幅圖像進行的空間域上的匹配過程。視頻圖像拼接的難度在于，不同的分辨率、不同的灰度屬性、不同的位置、不同的比例尺、不同的非線性變形等視頻圖像的差異性表現(xiàn)，以及合適的圖像匹配算法等因素，都是直接影響目標(biāo)圖像的真實感和生成過程的真實性。
圖像序列拼接實現(xiàn)的本質(zhì)就是要完成多幅存在重疊信息的連續(xù)的相鄰圖像空間坐標(biāo)的對應(yīng)轉(zhuǎn)換，這是進行圖像拼接研究的關(guān)鍵。原因在于：由于圖像成像條件不同，即便是包含了同一物體，在圖像中所表現(xiàn)出來的光學(xué)特性(顏色值、灰度值等)、幾何特性(大小，外形等)以及空間位置(圖像中位置、方向等)都會有很大的區(qū)別。為了對場景進行深入分析，需要把兩個或多個圖像數(shù)據(jù)融合起來。實現(xiàn)這些圖像的配準(zhǔn)，因此是關(guān)鍵的一步。
一般來說，圖像配準(zhǔn)方法有下面三部分組成：特征空間、搜索策略和相似性準(zhǔn)則。特征空間是從圖像當(dāng)中提取用于配準(zhǔn)的信息，搜索策略是從圖像轉(zhuǎn)換集中選擇出用于匹配的轉(zhuǎn)換方式，相似性準(zhǔn)則決定了配準(zhǔn)的相對數(shù)值，再基于這一結(jié)果繼續(xù)進行搜索，一直到找到相似性度量有令人滿意的結(jié)果的轉(zhuǎn)換方式。根據(jù)圖像配準(zhǔn)的這三個基本的元素選擇的不同，也產(chǎn)生了各種具體的圖像配準(zhǔn)技術(shù)的分類方法。
