图像拼接一般要经过图像特征提取、特征匹配、融合等步骤来实现。
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特征匹配与变换：
- SIFT（尺度不变特征变换）
- SURF（加速鲁棒特征）
- ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）
- AKAZE（加速的KAZE特征）
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全景图像拼接算法：
- 基于特征匹配的拼接：利用特征点匹配找到重叠区域，然后进行图像变换和融合。
- 基于深度信息的拼接：结合深度信息进行图像融合，通常使用的是光流法或者立体视觉的方法。
- 基于全景投影的拼接：将相机拍摄的图像投影到球面或柱面等几何模型上，再进行融合。
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图像融合技术：
- 重叠区域的颜色平滑过渡：通过图像融合技术，使得拼接后的图像在重叠区域呈现自然的过渡效果，例如使用泊松融合（Poisson blending）。
- 多帧图像融合：将多张图像的信息融合到一张图像中，以减少重叠区域的伪影和失真。
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其他算法：
- 区域分割与拼接：将图像分割成不同的区域，然后分别拼接。
- 3D重建与拼接：结合多视角图像进行三维重建，然后再进行拼接。
基于SIFT特征
