随着多媒体技术的飞速发展,多视角视频拼接技术越来越广泛地应用于大场景的监控系统、安防系统、军事系统以及生物医学系统等,具有广阔的研究意义。在阅读关于视频拼接文献的时候发现,进行多视角视频拼接的时候,由于场景中深度的结构复杂,不同帧之间的深度信息是变化的,采用图像拼接中的配准方法,在拼接时会产生伪影、不连续等深度失真问题,严重影响大场景图像的质量。而且由于深度失真现象的存在,在摄像机运动或场景中有运动物体的情况下,深度失真现象还会被加强,进一步使拼接后的大场景视频图像出现模糊、鬼影等现象。本文针对视频拼接出现的深度失真问题,在原有的深度信息获取方法上进行改进,并通过对现有拼接方法加入深度信息约束,降低深度失真在视频图像拼接中所带来的不利影响,主要内容包括以下几个方面:1.在视频图像拼接中,摄像机拍摄的场景中不同的帧之间的深度信息是变化的,因此容易出现伪影、场景不连续等深度失真现象,而且在摄像机运动或场景中有运动物体的情况下,深度失真的存在会进一步使拼接后的大场景视频图像出现模糊、鬼影等现象。本文针对深度失真问题对深度信息的获取方法进行了研究,提出在快速先验视差估计和后验视差相结合的空间立体匹配算法的基础上,通过融合视频图像序列时间上的信息精化提取深度信息。2.针对两个摄像机拍摄到的同一个场景点在这两个成像平面的深度大小并不一样所产生的深度失真问题,本文提出加入深度信息对Automatic Stitching方法、As Projective As Possible方法、Shape Preserving Half Projective方法进行优化改进,利用深度信息更进一步约束特征点对筛选,进一步降低在拼接过程中产生的深度失真现象。通过实验表明,本文提出的方法能够有效地改善视频图像拼接后产生的倾斜、模糊等深度失真问题,高质量地完成视频图像的拼接。3.针对多视角的视频图像拼接过程中,由于摄像机的基线不在同一水平线上,需要对不同摄像机之间的基线问题进行考虑后再进行拼接,本文提出对宽基线图像多视角全景构建方法加入深度信息进行约束改进,进行图像和非平面图像之间的宽基线场景结构的图像之间的拼接,更好地实现多视角输入的图像拼接成一幅高质量的大场景图像。