基于空间域(Spatial domain)图像拼接算法
这类算法使用像素的属性进行图像匹配，因此它们是最直接的图像拼接的方法。现有的图像拼接算法大部分都属于这一类。图像拼接算法大部分都属于这一类。“基于空间域图像拼接算法”可以是基于区域（area-based）或基于特征（feature-based）的。“基于区域“的图像拼接算法依赖于计算待拼接的两个图像的“窗口”像素值18。基本方法是将图像有关联的“窗口”互相转移，看看有多少像素的匹配。随后，获得图像变换参数来弯曲和拼接图片。基于空间域的拼接算法通常被称为基于像素的拼接，因为它们使用的像素之间的匹配，而不是特征之间的匹配。的最常用的两个基于空间域的图像拼接算法 是基于“归一化互相关”（normalized cross correlation）的拼接和基于“互信息”（mutual information）的拼接。这两种方法都提供了图像相似性的量度，这些指标的较大值来自匹配区域或“窗口”大小。
基于归一化互相关
基于归一化互相关（Normalized Cross Correlation, NCC）的拼接
空间域又称图像空间(image space)。由图像像元组成的空间。在图像空间中以长度(距离)为自变量直接对像元值进行处理称为空间域处理。
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