从视觉感官上获取信息是人类生活中获取信息的重要方法之一。当今社会,数码摄像机,摄影等技术已经走进人们的生活成为每个家庭的必须品。但使用CCD(Charge Coupled Device)技术的照相机和摄像机能够获取到的场景无论是视角还是范围都十分有限。人们对更大视角更完整的宽景视频和宽景图像的需求越来越多。例如在许多公共场所的视频监控系统中,为了多方位多角度的获取监控信息,往往需要同时观察多台不同位置的监控所获取的实时视频图像。图像拼接技术和视频拼接技术能将这些采集器中获的取视频图像进行拼接处理,得到完整的宽景视频或全景图像。对宽景视频和全景图像的需求不仅仅体现在日常所用到的监控视频中,其在军事领域、航空拍摄领域、交通安全领域等诸多领域都有着非常广阔的应用前景。因此,本文针对图像及视频拼接技术进行了深入的研究和严谨的分析。希望能够提供一种快速准确的拼接方法,在优化拼接算法效率的同时能保证拼接输出质量。在图像拼接方面,本文深入研究了现有的各类图像拼接算法,并在此基础上搭建了一套基于SURF(Speeded Up Robust Features)特征点检测的图像拼接算法系统。在系统中使用SURF特征点匹配算法对图像进行配准,并使用多分辨率融合算法优化拼接结果。为了优化算法效率,本文针对图像拼接算法提出一种基于ROI(Regions Of Interest)的快速图像拼接方法,并提供了两种不同的实现方法。通过实验对比普通的图像拼接算法和本文提出的使用ROI的图像拼接算法,可以验证本文的算法针对不同的情况有效地提高算法效率。在视频拼接方面,考虑到视频和图像的相似性,以图像拼接算法为基础,对比各种算法的优劣,搭建一套完整的视频拼接系统。考虑到视频和图像的差异性,为了充分利用视频特性,其他帧的拼接中使用光流法作为特征跟踪算法来优化算法性能。提出一种能够实现高效快速拼接的视频拼接解决方案。