视频图像拼接源于静态图像拼接的理论实践，但较于静态图像拼接，呈现多样化、复杂性的特点。首先，考虑源图像特点。视频图像拼接的源图像是已拍摄的连续图像序列流而非单帧图像，其图像帧数量多，相邻帧间存在重复，而且，视频图像的实时性质量会受到拍摄现场光线像差、大气扰动、运动(包括物体的运动或视频采集设备的运动)、散焦、欠采样和系统噪声等因素影响，如何将静态图像拼接算法移植到于视频拼接，应该考虑上述因素影响。深圳厂家解析视频图像拼接涉及的关键技术与方法。
视频图像拼接要综合视频场景的深度、视差、运动估计等多方因素，根据需要剔除部分与应用无关的运动物体图像，借以重现视频的背景图像，也需要针对部分损坏视频图像的一些区域进行修复，对某些静态物品做适度处理。考虑图像拼接的高难度特点。图像配准是图像拼接中的关键技术。图像配准是在不同时间或相同时间、从不同视角或相同视角对同一场景拍摄的两幅或者多幅图像进行的空间域上的匹配过程。视频图像拼接的难度在于，不同的分辨率、不同的灰度属性、不同的位置、不同的比例尺、不同的非线性变形等视频图像的差异性表现，以及合适的图像匹配算法等因素，都是直接影响目标图像的真实感和生成过程的真实性。
图像序列拼接实现的本质就是要完成多幅存在重叠信息的连续的相邻图像空间坐标的对应转换，这是进行图像拼接研究的关键。原因在于：由于图像成像条件不同，即便是包含了同一物体，在图像中所表现出来的光学特性(颜色值、灰度值等)、几何特性(大小，外形等)以及空间位置(图像中位置、方向等)都会有很大的区别。为了对场景进行深入分析，需要把两个或多个图像数据融合起来。实现这些图像的配准，因此是关键的一步。
一般来说，图像配准方法有下面三部分组成：特征空间、搜索策略和相似性准则。特征空间是从图像当中提取用于配准的信息，搜索策略是从图像转换集中选择出用于匹配的转换方式，相似性准则决定了配准的相对数值，再基于这一结果继续进行搜索，一直到找到相似性度量有令人满意的结果的转换方式。根据图像配准的这三个基本的元素选择的不同，也产生了各种具体的图像配准技术的分类方法。
