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在动态场景下进行视差处理是实时视频拼接中的一个难题,当运动对象经过视频拼接接缝时容易发生伪影和错位的现象,而复杂的配准和融合算法又难以满足实时性要求。为了解决这个问题,提出了一种基于时序特征预测的实时视频拼接算法。针对采集到的具有20%～40%重叠区域的视频帧,通过结合HOG和LBP等快速特征匹配算法,保证了视频拼接的速率。利用视频帧的时序上下文特性,识别出运动物体并估计物体运动矢量,判断物体能否到达接缝,选择性更新接缝,避免运动物体穿越接缝时产生畸变,达到了去伪影的效果。实验结果表明,所述算法视频