ArcSoft Panorama Maker 是一款高质量的专业拼图程序， 可方便快捷地将一系列重叠拍摄的图片拼接成一幅精美的全景图片。Panorama Maker 支持多种 RAW 格式，可以与最新的数码相机密切合作。除此之外，Panorama Maker 还为专业用户提供了贴心的微调选项。用户可以使用这款程序调整与编辑最后生成的图片，包括修改拼接点、拼接位置以及图片的亮度、对比度等。

matlab ransac代码图像拼接 通过获取图像的SIFT特征，然后应用RANSAC方法以获得最佳仿射变换，可以将此存储库中提供的图像mosaic1.png和mosaic2.png缝合在一起。 PS：您将需要Matlab中的vlfeat工具箱才能使用此代码

matlab 矩阵数组应用之： 将图像通过矩阵表示，运用相位相关法或者投影法计算出两个图像矩阵之间的关联关系，最后将他们拼接成一个矩阵用于表示一张大图

详情介绍：https://blog.csdn.net/s1t16/article/details/128513889 拟采用基于 SIFT 特征检测算法的进行图像拼接。虽然课题背景是左右相机的图像拼接，但在实际测试中涉及的是一组离线的静态图片，所有的算法设计路线均是依据静态图像拼接。对于具有固定结构的左右相机图像的拼接，只需要在首帧计算一次变换矩阵即可，大大缩短图像拼接时间，整个过程与静态图像拼接类似。

图像拼接数据集，用于图像拼接算法测试

（1）基于matlab的SIFT影像拼接算法。详细原理可见之前写的博客：https://blog.csdn.net/u010329292/article/details/128850655#comments_25607689 （2）代码在SIFT Image registration\code中，mosaicTest.m为主函数 （3）有3组数据在data文件夹，result里存放的是对应的拼接结果。

鱼眼图像校正及拼接的研究与实现,球面透视投影模型

Scanorama 概述 Scanorama可以批量校正和整合异质scRNA-seq数据集，这在Brian Hie，Bryan Bryson和Bonnie Berger的论文中进行了描述。 该存储库包含Scanorama源代码以及在论文中重现结果所必需的脚本。 Scanorama旨在用于降噪方法下游的scRNA-seq管道，包括用于插补和高度可变的基因过滤的方法。 然后，可以将Scanorama集成和批次校正的结果用作其他工具的输入，以用于scRNA-seq聚类，可视化和分析。 数据草绘工具还可以极大地加快Scanorama集成，如论文并实现。 API示例用法 Scanorama是。 考虑使用此API以便与Scanpy轻松集成。 另外，在顶部的Scanorama源代码中提供了使用基本Scanorama软件包的参数文档。 这是在Python中使用Scanorama的示例用法： #

针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题，设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄，针对大视差拍摄的图像拼接困难问题，提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先，采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配，得到特征匹配点；然后，基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵，每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面，解决了巷道大视差场景下平面不一致问题；最后，在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线，选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像，减少了局部区域错位现象。实验结果表明，该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比，有效消除了局部区域错位和重影问题，图像拼接效果更自然、无缝。

针对多端全景摄像机在视频图像拼接过程中的耗时长的问题，探索采用一种设计方法，通过从算法和系统优化设计入手，采用简化的SIFT算法，并且将FPGA平台与此算法计算分离，转而由ARM来承担图像配准参数的计算，由FPGA平台依据参数结果进行全景视频图像的拼接。本文涉及了应用FPGA系统设计实现对具体参数的接收、计算和对视频图像的缩放、平移以及最终的仿真调试等。实验表明：全景视频图像经过这种方法拼接后能实时显示在屏幕上且效果良好。