拼接图像是指将多张有重叠区域的图片通过算法拼接成一张无缝、高分辨率的全景图的技术。其核心步骤包括特征提取（如SIFT、SURF）、匹配对齐、几何变换（如单应性矩阵）以及图像融合（如多频带混合）。广泛应用于全景摄影、卫星遥感、医学影像等领域，要求算法克服光照差异、视差畸变和运动模糊等挑战。现代方法结合深度学习和传统计算机视觉，显著提升了拼接精度和效率，如基于CNN的特征匹配和端到端拼接网络，使复杂场景下的图像拼接更加鲁棒和自动化。
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