自动化精密设备和移动手持装备不断发展和广泛普及的今天,为了使主客观视频质量更加满足人类的感知,与图像处理相关的技术和算法成为研究的热点和重点。特别地,其中关于图像色差校正、融合、特征匹配等关键技术在众多设备研制过程中都被广泛涉及。本文针对宽画幅扫描仪设备研发中的图像校正与特征匹配算法,视频图像编码中的场景切换和稳像算法及相关应用进行研究。具体而言,包含三个组成部分。(1)分离CIS的宽画幅扫描仪图像色差校正和匹配融合算法,解决了独立传感器采集图像的色差不一致问题,通过边缘重叠区域计算和基于窗口匹配进行边缘像素均值融合。进一步,专门针对工程图纸采集图像进行消蓝处理,用以保留更多的细节。(2)场景特征阈值分层的场景切换检测算法。视频编码前检测发生场景切换的参考帧位置,基于不同场景特征划分不同阈值范围逐步筛选发生帧切换帧位置,以此使得检测场景切换的时间在原有基础上有所减少。(3)角点特征自适应裁剪窗口的视频稳像算法。通过提取存在抖动现象的视频序列帧的强角点特征,根据光流矢量确定角点的匹配进一步确定强角点坐标,计算发生仿射变换的参数,再对仿射变换进行帧率窗口范围的平滑,达到仿射变换后的图像在播放时观感平滑。此外,由于发生仿射变换使得帧的边缘发生留白像素,根据平滑后的仿射参数和中心像素不变,在变换后的凸多边形内确定最大的可视矩形区域,以全局最小确定最终的可视区域矩形的大小,用于全局裁剪视频图像。上述三项基于图像校正融合与特征匹配的研究,从测试结果来看,色差校正和匹配融合算法解决了宽幅扫描仪存在的图像问题和工程图纸图像的消蓝;场景切换检测算法检测场景切换帧位置精确,且时间复杂度降低;自适应裁剪边缘的稳像算法对视频播放更加平滑,且信息尽可能的多,具备良好性能。本文的工作期望为图像和视频处理的实践和应用提供一些有益的参考。