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针对视频拼接过程中面临的许多挑战，如实时性、有动态物体产生鬼影现象等，提出了一种基于圆形感兴趣区域（ ROI）图像配准结合简化处理及图形处理器（GPU）加速的方法。首先，仅在ROI内提取特征点，提高了特征检测效率和匹配准确率。其次，为进一步降低时间开销，满足视频处理实时性需求，采用了两种策略：一方面，通过简化处理仅对首帧作图像配准，后续帧利用得到的单应性矩阵进行图像融合；另一方面，利用CPU多核实现并行化硬件加速。此外，当视场中有动态物体时，采用图形分割和多频带图像融合算法，有效地消除了鬼影。实验对两路640×480的视频进行拼接，该方法的处理速度可达27.8帧／秒。相对于基于加速鲁棒特征（SURF）算法的视频拼接方法，效率提高了26. 27倍；相对于基于带方向的加速分段测试特征提取结合旋转的二进制鲁棒独立元素特征描述（ORB）算法的视频拼接方法，效率提高了11. 57倍。实验结果表明，该方法可将多路视频实时地拼接为高质量的大场景视频。
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