对于航拍图像序列拼接方法具有一定实用性。不使用光束平差，通过递归分组拼接处理。可使用NPU-DRONEMAP实验测试，文件夹中包含有未使用的直方图均衡代码

这是非常经典的图像拼接的文章，具体算法说的很详细，值得一看

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halcon图像拼接(2行5列)，例程代码注释

基于python编程下opencv库实现多张多方向图片的自动识别拼接，可应用于大幅纸质地图扫描成多个文件后自动拼接恢复电子版原图。

3.1 基于线性融合的拼接缝消除算法 3.1.1 直接平均法 该算法简单直观，假设 1 ( , )I x y 为图像 1 在点 ( , )x y 的像素值， 2 ( , )I x y 为图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 为融合的结果图像的像素值。则该算法表达式为： 1 1 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , 2 ( , ) , I x y x y I I x y I x y I x y x y I I I x y x y I         （3-1） 直接平均法的优点是简单、速度快，其缺点是得到的图像相当容易产生重影以 及会有较为明显的拼接痕迹。 3.1.2 加权线性融合方法 加权线性融合方法是在直接平均法的基础上引入加权函数得到的。假设 1 ( , )I x y 表示图像 1 在点 ( , )x y 处的像素值， 2 ( , )I x y 表示图像 2 在位置 ( , )x y 的像素值， ( , )I x y 表示融合后结果图像的像素值。则该算法可表达为： 1 1 1 1 2 2 1 2 1 2 2 2 ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) ( , ) , ( , ) ( , ) ( , ) , I x y x y I w x y I x y w x y I x y I x y x y I I w x y w x y I x y x y I           （3-2） 线性加权融合方法的加权函数有好多种，例如帽子函数、渐入渐出函数等。 帽子加权函数，对于第 i 幅图像，其加权函数 ( , ) i w x y 表达如下： 1 1 ( , ) (1 ) (1 ) 2 2 i i i x y w x y width hight       （3-3） 该加权函数的效果是对图像中心处的像素赋予较高的权值，而对图像边缘地区 的像素赋予较低权值。

提出了一种基于空间平面分割和投影变换的光场图像拼接算法。依据光场深度信息对目标场景进行平面拟合和分割,并根据颜色信息利用马尔可夫模型对分割结果进行了优化。利用不同视点间的光流信息求解投影变换矩阵，将对应的分割区域投影变换到同一视点。通过计算最小缝合线拼接重叠区域，并采用泊松优化的方法融合拼接区域。实验结果表明，所提算法能够生成大视野的光场图像，且光场中光线对齐准确，无明显几何畸变。

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多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换

此demo程序能够很好的对多幅图像进行拼接，并且能够消除多余图像的干扰。由于程序采用多频率融合算法，故能减小配准误差对图像拼接的干扰，消除部分重影现象。此demo效果仅供参考。