图像拼接是一种将多个图像通过计算机算法融合为单一、宽视角图像的技术。这一过程涉及到图像的对齐（alignment）和拼接（stitching）两个主要步骤，本文档是由Richard Szeliski撰写的教程，详细介绍了图像拼接技术，其主要知识点如下：
一、图像拼接基础
图像拼接技术的基础是图像对齐，这一步骤能够发现重叠图像之间对应的关系。对齐算法是视频稳定化、摘要和全景拼图等应用的理想选择。对齐算法通过检测图像间相互关系，发现对应点和对应区域。
二、运动模型
图像拼接背后的基本运动模型包括二维平面运动和三维变换。此外，还会涉及到柱面和球面坐标变换，以及透镜畸变的校正。
三、直接像素对齐算法
直接像素对齐算法是通过像素值之间的直接比较和匹配实现的。这包括：
- 错误度量方法：用于评估对齐的质量和准确性。
- 层次运动估计：通过分层的方法提高对齐效率。
- 基于傅里叶变换的对齐：利用频域信息加速匹配过程。
- 增量细化：逐步提高对齐精度。
- 参数化运动：确定图像间的运动参数。
四、基于特征的注册算法
基于特征的注册算法利用图像的特征点进行对齐，通常包括以下步骤：
- 关键点检测器：如SIFT、SURF、ORB等，用于检测图像中的显著点。
- 特征匹配：将不同图像的特征点配准对应。
- 几何注册：计算几何变换将图像对齐。
- 直接法与特征法的对齐对比：直接像素对齐与基于特征对齐的优缺点比较。
五、全局注册
全局注册是指将所有图像整合为一个整体的过程，它包括：
- 捆绑调整（Bundle Adjustment）：优化所有图像之间的几何关系。
- 视差去除：处理因视差引起的图像重叠部分。
- 全景识别：自动检测图像是否为全景图。
六、图像融合
图像融合是为了创建无缝拼接图像的关键过程，主要包括：
- 选择合成表面：决定如何将图像映射到三维空间。
- 像素选择和加权：确定如何选择像素以及对它们赋予何种权重。
- 混合过程：将对齐后的图像融合，形成一个平滑无缝的最终图像。
七、研究领域与问题
图像拼接的研究领域非常广泛，涉及到的技术问题也多种多样，包括但不限于图像对齐的准确性和鲁棒性、图像融合算法的效果、全景图像的自动化生成、以及如何处理图像间因曝光不同而造成的不连续等问题。
总体而言，图像拼接是一个包含多个步骤和子问题的复杂过程，涉及到图像处理、计算机视觉以及图形学等多个领域。本教程不仅回顾了图像拼接的基础知识，还探讨了先进的对齐和融合算法，以及当前研究领域中的挑战。
