针对大视差图像拼接后重叠区域出现重影、非重叠区域发生透视失真等问题，提出一种改进的大视差图像拼接算法。利用尽可能投影算法（APAP）建立低密度网格形变，根据待拼接图像成对匹配点的分布对重叠区域内的网格形变进行细分。通过随机釆样一致性算法计算全局最优相似矩阵，校正非重叠区域发生的透视失真现象。将全局最优相似矩阵与网格单应矩阵加权叠加，实现目标图像形变。在此基础上，对目标图像重叠区域进行内容感知，保留重要度较低的区域并完成拼接，以避免重叠区域出现重影问题。实验结果表明，相对APAP、SPHP等算法，该算法的拼接效果更能还原真实场景，且拼接图像的均方根误差值较低。

GAT 626.2-2010 活体指纹图像应用程序接口规范 第2部分：图像拼接

实现对图像碎片的拼接，通过两张图片灰度信息比对的方式实现

SIFT 源自下载的二进制代码“siftDemoV4.rar”。

MATLAB自动图像拼接，给定任意两张彩色图像，则完成拼接。可选不同的拼接模式。并完成HOMO矩阵计算

一个用MFC实现的基于小波分析的图像拼接算法实例

图像配准算法，对做配准和拼接的可能有一定的帮助

通过c#函数实现图片拼接算法

本程序基于MFC开发，是针对序列图像进行全景图像拼接，附带了几张图片进行测试，也可以打开自己的图片序列进行测试，拼接结果显示在程序中，开发语言为vs2010+opencv，可以嵌入到自己的应用程序中

本文提出一种结合灰度特点和区域特征的图像拼接算法。首先采用灰度直方图均衡化的方法降低光照条件不同造成的灰度差异；其次为减少匹配块的计算量，在选取的特征块上计算灰度平均值和每个像素与平均值的绝对差值，然后通过控制阈值来减小搜索范围；最后引入平滑因子消除拼接痕迹，最终实现无缝拼接。实验证明，本文算法合理，可行性强，能够达到良好的拼接效果。