图像拼接stitch

（1）《异源图像匹配关键技术研究》李壮

图像传感器本身结构、成像原理等方面的不同，导致异源图像上对应区域的灰度、对比度都存在较大的差异。因此，异源图像匹配是一项非常有难度的工作。 

自适应 NL-means 滤波器

基于边缘特征的图像匹配（Edge Based Image Matching, EBIM）算法.

当异源图像间存在较大的旋转角度时，传统的基于区域的异源图像匹配方法需要同时在平移空间和旋转空间内进行搜索匹配，计算量较大，通常难以在导航、制导等对实时性要求较高的系统中使用。 

（2）一种优化的图像拼接方法*章 盛，韩 超

(3)袁杰基于SIFT的图像配准与拼接技术研究

首先，针对sift生成特征描述符环节计算量大的问题，提出了一种改进的描述符生成算法。该算法用卷积运算来统计特征点子邻域的梯度信息，从而避免了频繁的计算子邻域的梯度直方图，且避免了大量的重复计算，提高了算法的快速性。

其次，在特征点匹配阶段，首先借助利kd_tree用特征描述符向量为特征点建立了索引树，然后选取特征点的近似的最近邻距离与次近邻距离之比作为特征点之间的相似性度量并借助最小优先权队列在kd_tree上搜索特征点的匹配点，最后分别用由sift类型的特征描述符和由改进算法生成的特征描述符生成匹配结果并对由这两种描述符生成