针对PTZ摄像机跟踪监控系统,提出一种基于关键帧和Speeded Up Robust Features(SURF)特征的图像拼接方法,以构建大的监控场景.利用局部梯度极值平均法对监控视频各帧的清晰度进行评价,剔除模糊帧,选择若干清晰帧作为关键帧进行拼接,以提高大场景的形成速度和准确度.对于图像拼接,采用效果近似于Scale Invariant Feature Transform(SIFT)方法,但计算量更小、速度更快的SURF方法来提取特征点、寻找匹配点对,并结合RANSAC和L-M算法求图像间的变换关系.实验表明,相对于SIFT特征,SURF特征大大提高了图像拼接速度和精度,且具有较高的鲁棒性.该方法在满足实时性的要求下,很好地构建了大场景图像.