1、SIFT/SURF（尺度不变特征变换）+ RANSAC（随机采样一致性）：这是一种基于特征匹配的方法，首先提取每张图片中的关键点和描述符，然后通过计算特征点之间的对应关系来确定它们在空间中的位置，RANSAC用于消除因噪声引起的匹配错误，2、Homography（仿射变换）/ Essential Matri……...
1、SIFT/SURF（尺度不变特征变换）+ RANSAC（随机采样一致性）：这是一种基于特征匹配的方法，首先提取每张图片中的关键点和描述符，然后通过计算特征点之间的对应关系来确定它们在空间中的位置，RANSAC用于消除因噪声引起的匹配错误。
2、Homography（仿射变换）/ Essential Matrix：这种方法适用于相对平滑的场景，通过找到两幅图片中对应点的投影矩阵，可以得到一个二维变换，进而将一张图片平移到另一张图片的位置。
3、Multi-view Stereo（多视图立体重建）：这种方法利用多个视角的图片，通过立体几何原理计算出三维模型，然后通过立体视觉技术进行深度估计，最终合成一张全景图。
4、Deep Learning（深度学习）：近年来，深度学习方法如DCNN（深度卷积神经网络）在图像拼接中也取得了很好的效果，可以训练网络直接预测两张图片的融合结果，或者学习到更复杂的特征表示。
5、Structure-from-Motion（SfM）和Visual Odometry（VO）：这两种方法结合了特征匹配和运动估计，用于连续摄像头下的图像序列拼接，适合于无人机、虚拟现实等环境。
6、Loop Closure：在一些跟踪系统中，当相机绕着某个点转了一圈后，需要检测到这个“闭合”现象，以修正之前估计的位姿，这也是图像拼接中的一个重要环节。
选择哪种算法取决于应用场景、图像质量、光照条件以及计算资源等因素。