在多摄像头系统中，如何运用图像处理和视频处理技术，结合相机成像几何模型，进行视频拼接以降低视差和运动模糊？

《多摄像头视频图像拼接技术研究》这篇硕士论文深入探讨了在多摄像头系统中进行视频拼接的多种方法和算法。要减少视频拼接过程中的视差和运动模糊，首先需要对多摄像头拍摄的视频流进行准确的时间同步和空间校正。可以利用相机成像几何模型来理解摄像机的内参和外参，进而确定各个摄像机的相对位置和角度，为后续的图像对齐和融合提供基础。

参考资源链接：[多摄像头视频图像拼接技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/4umyy5z40k?spm=1055.2569.3001.10343)

具体操作时，可以采用特征匹配算法识别相邻视频帧中的对应点，然后利用这些特征点计算几何变换模型（例如单应性矩阵），并应用到视频帧的对齐过程中。为了减少运动模糊，需要对视频流进行运动估计，可以使用光流法来估计帧间像素的运动模式，据此进行视频帧的运动补偿。

在实际拼接过程中，可采用多分辨率图像融合技术，将不同的视频流在不同的分辨率层级上进行融合，以减少边缘处的不连续性。同时，对于运动模糊的处理，可以采用反向运动模糊算法，通过估算运动轨迹来恢复清晰的图像内容。

以上方法的应用和实现都要求深入理解并熟练运用图像处理和视频处理的理论与技术。为了深入学习和掌握这些技术，强烈建议参阅《多摄像头视频图像拼接技术研究》这篇硕士论文，它将为你提供理论依据和实践指导，帮助你在多摄像头系统中实现高质量的视频拼接。

参考资源链接：[多摄像头视频图像拼接技术研究](https://wenku.csdn.net/doc/4umyy5z40k?spm=1055.2569.3001.10343)