图像拼接
图像拼接的算法思路主要包括以下步骤：
特征提取：首先，算法需要从待拼接的图像中提取出关键的特征点。这些特征点通常是图像中独特的、具有代表性的部分，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
特征匹配：提取出特征点后，算法需要找到这些特征点在待拼接图像之间的对应关系。这通常通过计算特征点之间的相似度来完成，如欧氏距离、余弦相似度等。匹配的特征点对将作为后续图像变换和配准的依据。
几何变换：在找到特征点对后，算法需要根据这些点对计算出图像之间的几何变换关系，使得待拼接的图像在空间上能够对齐。这通常涉及到仿射变换、投影变换等复杂的数学计算。通过几何变换，可以消除图像之间的旋转、缩放、平移等差异。
图像融合：在图像对齐后，算法需要进行图像融合，将多个图像合并成一个无缝拼接的图像。这个过程需要处理图像之间的亮度、色彩等差异，使得拼接后的图像看起来自然、连贯。常用的图像融合方法包括加权平均、拉普拉斯金字塔融合等。
此外，还有一些其他的算法思路可以用于图像拼接，如基于区域相关的拼接算法、基于频域
