图像拼接调研报告
全景图像拼接技术研究及应用
全景图像拼接技术研究及应用近几年，全景图像（Panorama）的应用越来越广泛，如旅游景点展示、地图制作、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等应用。
全景图像拼接技术是实现全景图像的关键技术，其主要目标是将多幅重叠的图像拼接为无缝的全景图像。
本文将着重探讨全景图像拼接技术的研究现状和应用。
一、全景图像拼接技术的研究现状1. 传统方法传统的全景图像拼接方法主要包括两种：基于特征点法和基于区域分割法。
前者是将所有图像的特征点匹配，并基于配对点拼接成全景图像；后者则是通过图像的最大重叠区域来进行拼接，适用于图像没有重大的形变或视角变化等情况。
这两种方法的缺点都是易受噪声和遮挡等问题的影响，导致拼接的效果不理想。
2. 基于深度学习的方法近年来，深度学习技术的崛起对于全景图像拼接技术的提升也起到了重要的作用。
通过使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以提高全景图像拼接的效率和准确性。
2016年，百度提出了一种名为“DeepPano”的深度学习全景图像拼接算法，该方法利用神经网络从大量单张图像中学习特征和相机参数。
与传统方法相比，DeepPano算法具有更高的拼接速度和更好的拼接质量。
3. 基于视频的方法基于视频的全景图像拼接技术最近也引起了广泛的关注。
与多张照片的拼接不同，视频是连续的图像序列，具有更多的信息和上下文。
基于视频的全景图像拼接方法可以通过视频的连续性进一步提高拼接效果。
二、全景图像拼接技术的应用1. 地图制作全景图像拼接技术在地图制作上有广泛的应用。
通过利用卫星遥感图像、无人机摄影图像等数据源，可以快速生成高质量的地图制品，研究人员还利用全景图像拼接技术在地图中嵌入了VR功能，以帮助用户更好地了解地理信息。
2. 旅游景点展示全景图像拼接技术在旅游景点展示上也有广泛的应用。
通过拍摄景区周围的多张照片，将其拼接成一张完整的全景图像，游客可以更好地了解景区的地形、景观等信息。
图像拼接报告
图像拼接学习1为什么要进行图像拼接在很多研究领域需要一些分辨率很高的超高清、全景图像。
而现有的全景相机、广角镜头等设备不仅昂贵，而且存在失真的现象。
所以要使用图像无缝拼接技术将很多张具有部分重叠区域的图像进行拼接，从而得到一幅宽视角的全景图像，满足人们在各领域研究的需要。
2图像拼接的流程一、图像拼接的流程：大致可分为三部分：图像预处理，图像配准，图像融合。
详细分为：①预处理—>②特征点搜索—>③特征点筛选—>④两幅图像中的特征点配对—>⑤根据配对点找到不同图片之间的映射变换关系—>⑥图形融合3图像的预图处理图像预处理包括：噪声去除、灰度处理、几何畸变的校正等图像处理。
4图像配准提取参考图像和待拼接图像中的特征信息，然后在提取出的特征信息中寻找最佳的匹配。
图像配准算法主要包括三类：基于图像像素的方法、基于图像特征的配准算法和基于图像区域配准算法。
4.1基于特征的图像配准算法一、为什么选用这种方法：这种方法提取了图像的特征，压缩了图像信息的数据量，因此在匹配时计算量小，速度较快。
而且能保持图像位移、旋转、比例等方面的特征。
并且图像特征具有很好的独特性以相互区分，对位置变化敏感，匹配精度高。
二、算法介绍：首先对两幅待匹配的图像进行特征提取，将这些特征作为控制结构，然后利用提取到的特征结构来完成图像特征之间的匹配，通过控制结构的匹配关系建立图像之间的映射变换关系。
匹配的特征可以是边缘、轮廓、直线等。
常用的匹配特征主要有点特征、线特征和区域特征。
三、算法种类：常用的特征点提取算法有Susan算法、Harris算法、SIFT算法等。
4.2Harris角点检测算法4.2.1角点的数学定义：①角点是图像灰度一阶导数所对应的最大值的位置；②角点是图像中两条或两条以上边缘的交点；③角点是图像中灰度变化最大的位置；④角点位置的一阶导数最大，二阶导数为零；⑤角点是图像中物体边缘变换不连续的位置；⑥角点是二维图像亮度变化剧烈的位置。
医学影像中图像拼接算法研究及应用
医学影像中图像拼接算法研究及应用医学影像学是医学领域中一个重要的分支。
通过影像学，可以让医生看到人体内部的各种结构和病变情况，从而辅助医生做出正确的诊断和治疗方案。
在医学影像学中，图像拼接算法是一个重要的技术。
本文将对医学影像中图像拼接算法进行研究并探讨其应用。
一、图像拼接算法概述图像拼接算法是指将多个图像拼接成一个大图的过程。
在医学影像学中，我们需要将多个照片组合起来形成一个更大的图像，以获取更多的信息。
比如，一个医生需要查看一位患者的肺部 X光片，但是单张 X 光片无法提供足够的信息。
在这种情况下，医生需要将多张 X 光片组合起来，形成一个更大的图像，以便于观察病变情况。
在图像拼接算法中，有许多不同的方法，比如基于特征点匹配的方法、基于全景相机的方法等。
这些算法的原理不尽相同，但基本思路都是通过将多个图像进行重叠、配准，最终得到一个完整的图像。
在医学影像中，由于影像本身质量已经很高，因此图像拼接算法主要考虑匹配精度和速度。
在保证匹配精度的基础上，加快算法速度是至关重要的。
二、医学影像中图像拼接算法应用图像拼接算法在医学影像中有着广泛的应用。
下面列举几个典型例子：1. CT/MRI 三维成像：在 CT/MRI 检查中，由于扫描的限制，通常只能得到患者某一部位的截面图像。
利用图像拼接算法，可以将这些截面图像拼接成一个三维图像，进一步帮助医生观察病变情况，并制定更为准确的治疗方案。
2. 医学图像拼接：医学图像拼接是将多张医学影像拼接成一幅更大的图像，以获得更全面、更精确的信息。
比如，在组成灰度图像的过程中，通过图像拼接可以有效地减少噪声和影像缺陷，提高影像质量。
3. 远程会诊：利用图像拼接技术，医生们可以方便地进行远程会诊。
在原始数据的互联网传输过程中，医生们可以利用拼接技术对这些数据进行重组和按需修改，以便于进行病人的会诊。
三、医学影像中图像拼接算法研究医学影像中图像拼接算法的研究主要集中在两个方面。
图像处理中的图像拼接算法优化研究
图像处理中的图像拼接算法优化研究摘要：图像拼接是一种常见的图像处理技术，通常用于将多个图像拼接成panorama照片。
然而，由于图像之间的不匹配和拼接引起的失真等问题，图像拼接算法的优化一直是研究的热点之一。
本文旨在通过对现有图像拼接算法的优化研究，提出一种更有效和精确的图像拼接算法。
介绍：图像拼接是指将多个局部图像拼接在一起，形成一个连续的全景图像。
图像拼接在许多领域中广泛应用，如摄影、天文学和医学图像处理等。
然而，由于拼接过程中图像之间的色彩、曝光和尺寸等差异，以及图像之间的重叠区域匹配问题，图像拼接算法面临许多挑战。
相关工作：在过去的几十年里，许多图像拼接算法被提出。
其中最常用的是基于特征匹配的方法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）。
这些算法通过检测图像中的关键点，并计算关键点之间的特征来进行图像拼接。
然而，这些算法存在一些问题，如计算复杂度高和对图像缩放不稳定等。
算法优化：为了解决现有图像拼接算法存在的问题，本文提出了以下优化措施：1.图像预处理：在进行图像拼接之前，对图像进行预处理是必要的。
一种常见的方法是调整图像的白平衡和曝光度，以使得图像在拼接过程中达到最佳匹配。
此外，对图像进行平滑处理和去噪，可以减少图像拼接中的失真。
2.特征点提取与匹配：在特征点提取方面，本文采用了SIFT算法。
SIFT算法能够检测图像中的关键点，并计算关键点的特征描述子。
采用SIFT算法的优点是能够在图像缩放和旋转的情况下保持稳定的匹配结果。
在特征点匹配方面，本文使用了RANSAC（Random Sample Consensus）算法，该算法能够剔除错误匹配点，提高拼接的准确性。
3.图像拼接和融合：在图像拼接和融合的过程中，本文采用了多频段融合算法。
该算法能够将重叠区域内的像素进行混合，以提高拼接的平滑度和连续性。
基于计算机视觉的图像拼接技术研究
基于计算机视觉的图像拼接技术研究随着数字摄影技术的不断发展和普及，人们能够轻松地拍摄高分辨率的图片。
然而，在某些情况下，单张图像并不能够完全地表达出某种景物或场景的完整性。
这时候，图像拼接技术就显得尤为重要。
通过将多个部分图像合并成为一张大的图像，图像拼接技术可以展示出更为完整和细致的场景信息，其中基于计算机视觉的图像拼接技术则是近年来发展非常迅猛的一个分支。
一、图像拼接技术的发展图像拼接技术在早期主要应用于航空摄影领域，以便制作出更为完整的地图和飞行路线计划图。
然而，随着数字摄影技术的不断发展和普及，图像拼接技术也得到了更加广泛和多样化的应用。
目前，图像拼接技术可以被用于数码相机、智能手机等普及设备上，用于制作出更为细致和完整的旅游照片、跨越式摄影、全景照片等。
二、计算机视觉技术在图像拼接中的应用计算机视觉是利用计算机对图像或视频信息进行自动分析和处理的一种技术。
在图像拼接中，计算机视觉技术可以被用于识别和分析不同图像之间的重叠部分，并确定部分图像之间的位置、方向和距离等参数。
同时，计算机视觉技术还可以进行图像融合、补全和去除等工作，使图像拼接后的效果更加完整和真实。
三、各种算法在图像拼接中的应用目前，在基于计算机视觉的图像拼接技术中，各种算法都有不同的应用场景和优缺点。
其中，矩阵变换法、二元物体法、分割法、局部最优配准法等被广泛应用在各自的领域中。
矩阵变换法适用于图像间的平移、旋转、缩放等情况；二元物体法适用于具有明显边缘的物体拼接；分割法适用于多种物体拼接；局部最优配准法适用于亚像素级别的相机内参标定等需要高精度的场景。
四、局限性和发展趋势虽然基于计算机视觉的图像拼接技术已经取得了一定的发展和应用，但是仍然存在一些局限性。
例如，对于具有变形等扭曲变化的物体，当前的图像拼接技术还无法完美处理。
此外，在处理大规模图像拼接时，也面临着较大的计算力和计算时间等问题。
未来，随着计算力、计算速度和图像处理算法的不断提升，基于计算机视觉的图像拼接技术也将逐渐得到更广泛和深入的应用。
图像拼接技术研究与应用
图像拼接技术研究与应用图像拼接技术被广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域，它可以将多张图像拼接成一幅大图，扩大了图像的视野范围，提高了图像的信息量。
本文将介绍图像拼接技术的原理、算法和应用，并对未来的发展进行展望。
一、图像拼接技术的原理和算法图像拼接技术主要有两种方式：基于特征点匹配的图像拼接和基于全景拼接的图像拼接。
基于特征点匹配的图像拼接是指通过人工标定或自动检测的特征点进行图像匹配，找到两幅或多幅图像中相同特征点的对应关系，并对图像进行配准操作，最后将各个图像拼接成一幅整体图像。
常见的特征点包括边缘、角点和斑点等，其中，边缘和角点在图像变换过程中不易改变，因此在特征点匹配中具有较高的可靠性。
一般采用的特征点匹配算法有SIFT算法、SURF算法和ORB算法等。
基于全景拼接的图像拼接是指将多幅图像拼接成一幅全景图像，通过对图像的几何变换、测量和拼接等多种技术手段实现。
其优点是可以实现大面积连续拍摄的图像拼接，并且具有几何精度高、图像质量好、显著性强等特点。
常见的全景图像拼接算法有：小波变换、多分辨率分割、分块匹配等。
二、图像拼接技术的应用图像拼接技术广泛应用于虚拟现实、立体显示、卫星遥感等领域。
下面就这几个领域展开介绍。
1、虚拟现实虚拟现实技术是指利用电脑生成的仿真环境，使用户可以与虚拟的三维环境进行互动、探索和沟通的技术。
在虚拟现实中，图像拼接技术可以将多张全景图像拼接成一幅连续的全景图，从而提高虚拟环境的真实感和沉浸感。
2、立体显示立体显示技术是指通过特定显示设备，在屏幕上呈现出立体图像的技术。
在立体显示中，需要生成两个或多个视角的图像，并将其拼接成一个立体图像显示出来。
图像拼接技术可以将多个视角的图像拼接在一起，生成一个立体图像，实现更加逼真的立体显示效果。
3、卫星遥感卫星遥感技术是指利用卫星对地面进行距离观测、光谱观测、图像观测和雷达观测等，获取地球表面的信息，为自然资源管理、环境变化监测、灾害预警等提供数据支持。
图像拼接技术研究与实现
图像拼接技术研究与实现图像拼接技术研究与实现摘要：随着计算机技术和数字图像处理技术的快速发展，图像拼接技术被广泛使用于各个领域。
图像拼接是将多幅图像无缝地拼接在一起，形成具有较大视场角和更高分辨率的全景图像。
本文通过对图像拼接技术的研究，详细介绍了图像拼接的原理、方法和实现过程，并通过实验验证了图像拼接技术的有效性和实用性。
一、引言图像拼接技术是指通过将多幅图像进行无缝拼接，形成一幅具有更大视场角和更高分辨率的全景图像。
在很多领域，如遥感、虚拟现实、医学影像等，都需要获得更大视野和更高分辨率的图像信息来满足需求，图像拼接技术应运而生。
图像拼接技术通过对图像进行几何校正、图像匹配和融合处理等步骤，实现多幅图像的无缝拼接。
二、图像拼接的原理和方法1. 图像几何校正：图像拼接的第一步是对输入图像进行几何校正，使其在相同的几何参考系下。
常用的几何校正方法包括相机标定和图像特征点对齐。
相机标定通过获取相机的内外参数，将图像转换为相同的坐标系。
图像特征点对齐是通过提取图像中的特征点，然后通过特征点匹配实现图像几何校正。
2. 图像匹配：图像匹配是图像拼接的关键步骤，它的目标是找到多个图像之间的对应关系。
图像匹配可以通过特征点匹配、相似性度量、颜色直方图匹配等方法实现。
特征点匹配是常用的图像匹配方法，它通过提取图像的特征点，并通过特征点的位置和描述子进行匹配。
相似性度量是比较两个图像之间的相似性，常用的相似性度量方法包括均方误差、互信息、结构相似性等。
颜色直方图匹配是一种基于颜色分布的匹配方法，它通过比较图像的颜色直方图来判断图像之间的相似性。
3. 图像融合：图像融合是指将多个图像进行像素级别的融合，使得拼接后的图像具有更高的质量和连续性。
常用的图像融合方法包括加权平均法、多分辨率融合法、泊松融合法等。
加权平均法是最简单的图像融合方法，它通过对每个像素进行加权平均来实现图像的融合。
多分辨率融合法是一种基于图像金字塔的融合方法，它将图像分解为不同分辨率的子图像，并通过对子图像的融合来实现整幅图像的融合。
图像拼接实验报告
图像拼接一、实验原理及实验结果图像拼接就是将一系列针对同一场景的有重叠部分的图片拼接成整幅图像，使拼接后的图像最大程度地与原始场景接近，图像失真尽可能小。
基于SIFT算法则能够对图像旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化，仿射变换，噪声也能保持一定程度的稳定性。
本次实验运用SIFT匹配算法来提取图像的特征点，采用随机抽样一致性算法求解单应性矩阵并剔除错误的匹配对。
最后用加权平均融合法将两帧图像进行拼接。
具体过程为：首先选取具有重叠区域的两帧图像分别作为参考图像和待拼接图像，然后使用特征提取算法提取特征点，并计算特征点描述子，根据描述子的相似程度确定互相匹配的特征点对。
再根据特征点对计算出待拼接图像相对于参考图像的单应性矩阵，并运用该矩阵对待拼接图像进行变换，最后将两帧图像进行融合，得到拼接后的图像。
1.特征点检测与匹配特征点检测与匹配中的尺度空间理论的主要思想就是利用高斯核对原始图像进行尺度变换，获得图像多尺度下的尺度空间表示序列，再对这些序列就行尺度空间的特征提取。
二维的高斯核定义为：G(x,y,σ)=12πσ2e−(x2+y2)2σ2⁄对于二维图像I(x,y)，在不同尺度σ下的尺度空间表示I(x,y,σ)可由图像I(x,y)与高斯核的卷积得到：L(x,y,σ)=G(x,y,σ)∗I(x,y)其中，*表示在x 和 y方向上的卷积，L表示尺度空间，(x,y)代表图像I上的点。
为了提高在尺度空间检测稳定特征点的效率，可以利用高斯差值方程同原图像进行卷积来求取尺度空间极值：D(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)−G(x,y,σ))∗I(x,y)= L(x,y,kσ)−L(x,y,σ)其中k为常数，一般取k=√2。
SIFT算法将图像金字塔引入了尺度空间，首先采用不同尺度因子的高斯核对图像进行卷积以得到图像的不同尺度空间，将这一组图像作为金字塔图像的第一阶。
接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。
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图像拼接的调研报告1.图像拼接的意义和国内外研究现状1.1 意义图像拼接（image mosaic）技术是将一组相互间存在重叠部分的图像序列进行空间配准，经重采样融合后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接是数字图像处理领域的一个重要的研究方向，在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像分析、计算机图形等领域有着广泛的应用价值。
图像拼接技术一个日益流行的研究领域，是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学和图像处理等领域的重要研究课题，在宇宙空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输、视频的索引和检索、物体的3D重建、军事侦察和公安取证、数码相机的超分辨率处理等领域都有广泛的应用。
因此，图像拼接技术的研究具有很好的应用前景和实际应用价值。
1.2 国内外研究现状。
关于图像拼接的方法国内外已有不少的论文发表，其算法大致可分为基于模型的方法，基于变换域的方法，基于灰度相关的方法和基于特征的方法，而如何提高图像拼接的效率，减少处理时间和增强拼接系统的适应性一直是研究的重点。
①基于模型：1996年，微软研究院的Richard Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型，采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准。
这种方法在处理具有平移、旋转、仿射等多种变换的待拼接图像方面效果好，收敛速度快，因此成为图像拼接领域的经典算法，但是计算量大，拼接效果不稳定。
2000年，Shmuel Peleg等人在Richard Szeliski的基础上做了进一步的改进，提出了自适应图像拼接模型，根据相机的不同运动而自适应选择拼接模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的拼接。
这一研究成果推动了图像拼接技术的进一步的发展，从此自适应问题成为图像拼接领域新的研究热点。
匹兹堡大学的Sevket Gumustekin对消除在固定点旋转摄像机拍摄自然景物时形成的透视变形和全景图像的拼接进行了研究。
通过标定摄像机来建立成像模型，根据成像模型将捕获到的图像投影到同一的高斯球面上，从而得到拼接图像。
这种方法拼接效果好、可靠性高，但是要求对摄像机进行精确的标定，同时要求摄像机透镜本身的畸形参数引起的图像变形可以忽略不计。
②基于变换域：1975年，Kuglin和Hines提出了相位相关法，利用傅里叶变换将两幅带配准的图像变换频域，然后利用互功率谱直接计算出两幅图像间的平移矢量。
1987年，De Castro和Morandi提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像的配准。
随着快速傅里叶变换算法的提出以及信号处理领域对傅里叶变换的成熟应用，Reddy和Chatterji提出了基于快速傅里叶变换（FFT-based）的方法，利用极坐标变换和互功率谱，对具有平移、旋转和缩放变换的图像都能够实现精确配准。
相位相关法计算简单精准，但要求待配准图像之间有较大重叠比例，同时计算量和适用范围与图像的大小有很大关系。
除了傅里叶变换外，人们还选择更可靠、更符合人眼视觉生理特征的Gabor变换和小波变换进行图像配准。
③基于灰度：基于灰度相关的方法是以两幅图像重叠部分所对应在RGB或CMY颜色系统中灰度级的相关性为准则寻找图像的配准位置。
常用的算法有比值匹配法，块匹配法和网格匹配法。
比值匹配法是从一幅图像的重叠区域中部分相邻的两列上取出部分像素。
然后以他们的比值作为模板，在另一幅图像中搜索最佳匹配，这种算法计算量小，但精度低；块匹配是以一幅图像重叠区域中的一块作为模板，在另一幅图像中搜索与此模板最相似的匹配快，这种算法精度较高，但计算量过大；网格匹配法首先进行粗匹配，每次水平或垂直移动一个步长，记录最佳匹配位置，然后再进行精确匹配，每次步长减半，循环此过程直至步长减为0，这种算法比较其前两种运算量有所减小，但如果粗匹配步长过大会造成较大的误差。
④基于特征：基于特征的方法首先从待匹配图像中提取特征集，利用特征的对应关系进行匹配。
基于特征的方法利用了图像的显著特征，具有计算量小，速度快的特点，对于图像的畸变，噪声，遮挡等具有一定鲁棒性，但是他的匹配性能在很大程度上取决于特征提取的质量。
1988年，Halris提出了HarriS兴趣点检测器。
HarriS提取的兴趣点具有旋转不变性，并且抗噪声能力强，是一种很好的特征检测算子。
2004年，M.BrownandD.Glowe发表了ReeognizingPanoramas文章，提出了基于尺度不变特征(SIFT)的图像拼接技术，该算法完全自动完成，并采用了多分辨率对图像进行融合，收到了理想的效果。
（SIFT算法最早是由D.Gfowe在1999年提出的，2004年做的完善总结，该方法具有尺度不变性和旋转不变性，是目前图像拼接领域最为流行的算法。
）Manjunath提出了一种轮廓的图像匹配方法，采用LOG算子提取出两幅图像的特征轮廓，从而确定图像间的变换关系。
这种方法在特征轮廓的提取上容易受到噪声的干扰，其计算量随着轮廓数量的增多而增长。
Etienne使用Harris检测器提取兴趣点，通过计算归一化相关系数，沿极线寻找一幅图像中兴趣点的对应点，然后使用第三幅图像来得到更准确的对应；Jane提出了基于小波变换的分层图像匹配算法，在分解后的每一层图像中提取兴趣点进行匹配，用并行策略提高计算速度。
图像配准算法经过几十年的发展已经取得了很大的进展，但由于拍摄环境复杂多变，现在还没有一种算法能够解决所有图像的匹配问题。
现在的几种方法各有其优缺点，如果能综合利用这些方法的优点将会取得更好的匹配结果。
2. 图像拼接技术介绍图像拼接技术主要包括图像配准和图像融合两个关键环节。
图像配准是图像拼接的核心部分，其目标是找出对齐的两幅或多幅重叠图像之间的运动情况，图像配准直接关系到图像拼接算法的成功率和运行速度。
图像融合技术是用来消除由于几何校正、动态的场景或光照变化引起的相邻图像的强度或颜色不连续问题，将两幅经过匹配确定出重叠区域的图像合并为一幅无缝图像。
2.1 几种主要图像配准方法的优缺点①基于灰度信息的方法基于图像灰度的配准方法直接利用图像的灰度信息，根据对应关系模型将每个像素点变换成对应点，采用某种搜索方法，寻找使相似性评价函数值达到极值的变换模型的参数值。
模块匹配的方法是一种最常用的基于灰度信息的图像匹配算法，与所拼接的图像内容无关。
虽然模板匹配有计算量大，准确率不高等缺点，但在目前的图像拼接领域还是广泛使用。
所谓模板匹配就是在图像的已知重叠区域中裁剪出一块矩形区域作为模板，和被搜素图像中同样大小的一块区域进行对比，根据相似程度来确定最佳的匹配位置。
模板匹配包括以下几个方面：1、模板特征提取2、基准模板的选取、确定基准模板的大小和坐标定位3、模板匹配的相似度量4、匹配模板的搜素策略模板匹配一般情况下选用图像的灰度为特征构建模板。
在一幅图像处于重叠部分的区域中选取一个区域作为模板，然后在另一幅图像中搜素具有相同或相似值对应位置，从而确定两幅图像重叠区域范围。
模板匹配法简单易行，具有精度高，可靠性高以及抗干扰性强等优点，但计算量将随着模板和待匹配图像的增大而迅速增大，难以达到实时性的要求。
基于图像灰度的方法直接利用图像的灰度信息进行匹配，通过像素对其间某种相似性度量（如互信息、最小均方差等）的全局最优化实现配准，这种方法不需要对图像进行分割和特征提取，所以精度高，鲁棒性好。
但是这种匹配方法对灰度变化非常敏感，没有充分利用灰度统计特性，对每一点的灰度信息依赖较大。
②变换域法基于变换域的图像配准的一个经典方法是相位相关法，就是利用傅里叶变换的方法，将图像有空间域变换到频率域，根据傅里叶变换的平移原理来实现图像的配准。
由于平移、旋转、缩放等变形在频域都有相应变换，因此完全可以利用傅里叶方法在频域中进行图像匹配。
变换域的方法具有对噪声的不敏感性，计算效率高，有成熟的快速算法（FFT算法）和易于硬件实现等特点。
一般来说，采用变换域的方法可以为图像拼接提供一个良好的初始配准参数。
③基于特征的配准方法基于图像特征的方法，首先要对待配准的两幅图像进行处理，提取满足特定应用要求的特征集，将这些特征作为控制结构，寻找两幅图像控制结构的映射关系。
基于图像特征的方法，在特征提取后得到的特征点的数量将会大大减少，因此可以提高配准的速度，但其配准的效果很大程度上还取决于特征点的提取精度以及特征点匹配的准确度。
基于特征的方法只需要提取出匹配的特征就可以解出变换模型的参数，因此计算量小，由于是在特征空间上进行匹配，因此对图像的灰度属性和噪声的影响不是很敏感，配准速度快。
基于图像特征配准的方法主要困难在于如何提取和选择鲁棒的特征，以及如何对特征进行匹配，其中要克服由于图像噪声和场景中出现遮挡现象所引起的误匹配的问题。
④基于模型的配准方法基于模型的配准方法是根据图像失真的数学模型来对图像进行非线性校准的配准。
典型的算法是Szeliski提出的变换优化法，首先建立图像序列之间的变换模型，然后通过优化算法迭代求出模型中的变化参数，从而实现对待拼接图像的配准。
变换优化法可以处理图像序列之间存在平移、旋转、缩放等几何变换的拼接，不需要任何特征点，收敛速度快，并且在统计上是最优的。
但是这种方法的缺点在于，要使整个缩放达到收敛的要求，必须要有一定精度的初始估计值，即也就是认为确定的初始对应点要足够精确，否则将会导致图像配准的失败。
2.2 几种典型算法的优缺点：2.2.1 基于区域的配准2.2.1.1 逐一比较法算法的优点:(1)算法思路比较简单，容易理解，易于编程实现。
(2)选用的模板越大，包含的信息就越多，匹配结果的可信度也会提高，同时能够对参考图像进行全面的扫描。
算法的缺点:(1)很难选择待配准图像分块。
因为一个如果分块选择的不正确，缺少信息量，则不容易正确的匹配，即发生伪匹配。
同时，如果分块过大则降低匹配速度，如果分块过小则容易降低匹配精度。
(2)对图像的旋转变形不能很好的处理。
算法本身只是把待配准图像分块在标准参考图像中移动比较，选择一个最相似的匹配块，但是并不能够对图像的旋转变形进行处理，因此对照片的拍摄有严格的要求。
2.2.1.2 分层比较法图像处理的塔形(或称金字塔:Pyramid)分解方法是由Burt和Adelson首先提出的，其早期主要用于图像的压缩处理及机器人的视觉特性研究。
该方法把原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像，高分辨率(尺寸较大)的子图像放在下层，低分辨率(尺寸较小)的图像放在上层，从而形成一个金字塔形状。
在逐一比较法的思想上，为减少运算量，引入了塔形处理的思想，提出了分层比较法。