在实时视频拼接过程中，需要考虑拼接视频环境（如场景、光照等）的多变性，但目前拼接算法很难很好地满足环境随时变化的要求，从而导致拼接效果欠佳甚至失败；此外，视频拼接过程中需要进行大量的图像处理计算，高复杂度的拼接算法同样也无法满足实时性要求。因此，为了实现多视频源快速拼接，不仅要求拼接算法具有较强的鲁棒性，同时还需要具有较低的复杂度。本文以多视频源实时拼接为研究对象，针对原有算法在实时拼接中的不足进行针对性改进，主要工作如下：（1）针对实时视频中光照存在多变性而SURF特征算子对光照仅具有部分不变性的缺陷，本文对SURF算子加入了光照不变量，使得改进后的算子具有较强的光照不变性，能够适用于视频环境下的特征提取。（2）为了减轻全景图拼接的工作量，本文采取视频插帧的策略来实现拼接视频的实时输出。针对基于路径的视频插帧法插帧效果虽好但算法复杂度高的缺陷，本文利用跳转点和其邻域内的权重光流来指导路径的构建，缩小了路径集的大小，降低了插帧算法的复杂度。（3）本文提出一种多视频源实时拼接方法，将视频拼接分为全景图拼接和视频插帧两部分，同时利用CUDA模型对多视频源的实时拼接过程进行加速，利用GPGPU的多核多线程特性进行并行计算，加速实现实时宽视频的生成，满足拼接视频的实时性的要求。此外，根据本文的研究成果设计并实现了一个双目实时拼接系统，实现了双摄像头的实时拼接视频的输出。