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針對(duì)視頻拼接過程中面臨的許多挑戰(zhàn)，如實(shí)時(shí)性、有動(dòng)態(tài)物體產(chǎn)生鬼影現(xiàn)象等，提出了一種基于圓形感興趣區(qū)域（ ROI）圖像配準(zhǔn)結(jié)合簡(jiǎn)化處理及圖形處理器（GPU）加速的方法。首先，僅在ROI內(nèi)提取特征點(diǎn)，提高了特征檢測(cè)效率和匹配準(zhǔn)確率。其次，為進(jìn)一步降低時(shí)間開銷，滿足視頻處理實(shí)時(shí)性需求，采用了兩種策略：一方面，通過簡(jiǎn)化處理僅對(duì)首幀作圖像配準(zhǔn)，后續(xù)幀利用得到的單應(yīng)性矩陣進(jìn)行圖像融合；另一方面，利用CPU多核實(shí)現(xiàn)并行化硬件加速。此外，當(dāng)視場(chǎng)中有動(dòng)態(tài)物體時(shí)，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(shí)驗(yàn)對(duì)兩路640×480的視頻進(jìn)行拼接，該方法的處理速度可達(dá)27.8幀／秒。相對(duì)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(duì)于基于帶方向的加速分段測(cè)試特征提取結(jié)合旋轉(zhuǎn)的二進(jìn)制魯棒獨(dú)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可將多路視頻實(shí)時(shí)地拼接為高質(zhì)量的大場(chǎng)景視頻。
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