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图像拼接技术可以分为几类

　　图像拼接技术可以分为2类的。

　　目前的图像配准算法基本上可以分为两类:基于频域的方法(相位相关方法)和基于时域的方法。

　　相位相关法最早是由Kuglin和Hines在1975年提出的,并且证明在纯二维平移的情形下,拼接精度可以达到1个像素,多用于航空照片和卫星遥感图像的配准等领域。

图像拼接技术是什么水平的工作

　　图像拼接技术是高水平的，是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点，也是突破硬件局限的一个关键技术，具有较广的运用前景。

　　图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。

　　图像拼接技术主要包括两个关键环节即图像配准和图像融合。

　　对于图像融合部分，由于其耗时不太大，且现有的几种主要方法效果差别也不多，所以总体来说算法上比较成熟。

图像拼接技术的基本介绍

　　图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。

　　图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。

　　早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方法速度慢、精度低,而且常常需要人工选取初始匹配点,无法适应大数据量图像的融合。

　　图像拼接的方法很多,不同的算法步骤会有一定差异,但大致的过程是相同的。

　　一般来说,图像拼接主要包括以下五步: 将待拼接图像的重合区域进行融合得到拼接重构的平滑无缝全景图像。