本教程详细介绍和分析了图像拼接的整个流程、原理：包括特征检测、匹配（配准）、运动模型（相机模型估计、绑定捆绑），投影变换、图像融合。非常丰富！！

焦点深度 离焦/散焦深度是从场景的两个或多个图像的集合中估计场景的 3D 表面的问题。 图像是通过改变相机参数（通常是焦点设置或图像平面轴向位置）获得的，并从相同的角度拍摄。 要求 要运行此代码，您需要安装一个包 。 它必须按照各自项目页面上的说明单独安装。 管道 1. 图像对齐：基于特征的对齐 [1, 2, 3] 将 RGB 图像 A 和 B 转换为灰度图像 A' 和 B' 检测SIFT特征 A' 和 B' 匹配 A' 和 B' 之间的特征 计算 A' 和 B' 之间的单应性 使用单应性将 A 与 B 对齐 对所有图像序列（焦点堆栈）重复 1)~5)。 2. 焦点测量的初始深度 [4, 5, 6, 7] Focus Measure 算子计算图像中的最佳聚焦点，即Focus Measure 被定义为用于局部评估像素锐度的量。 当以小景深拍摄图像时，远离相机的物体会失焦并被认为是模糊

图像拼接的文献综述 共8篇,两篇中午，6篇英文，包含经典的Image alignment and stitching- A tutorial，值得一读。综述基本详细介绍和分析了图像拼接的整个流程、原理：包括特征检测、匹配（配准）、运动模型（相机模型估计、绑定捆绑），投影变换、图像融合等。非常丰富！