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全景摄像技术的发展状况图片配准作为全景图拼接技术的一个基础问题，图片配准是全景图图片处理的关键环节，图片配准技术可以分为手工配准和自动配准。
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基于面积配准方法，是从统计学上把图片中准备用来配准区域和参考图片中相同尺寸区域二者之间进行比较，它们相似度评测标准就是从标准化交叉相关系数中取最大值那一个。但是，如果图片中存在较大噪点和灰度差异，这个交叉相关测量标准就变得不可靠。对于位移工作量相对较大的图片，可以先校正旋转，然后在两幅图片之间重新建立映射关系。31379
基于这种配准方法有互相关法、傅里叶分析法、投影匹配算法等，对于变换域来说，则是近来运用得非常广泛的方法，在于傅里叶变换的方法中相比，它只是从空域和频域当中进行局部的提取，这样可以更有效率的提取信号。论文网
基于特征配准方法，存在特征抽取与特征配准两个过程。抽取出的空间特征存在交叉线、开边界、闭合边界以及其他特征，拉普拉斯高斯边缘检测运算方法、区域生长法、Canny边缘检测运算方法、动态编程、交叉相关、不变矩形状特征图像检索描述等是主要运用的运算方法。
这种方法正好能够解决在面积配准方法中碰到的问题，比如说视觉角度的变换、图片的尺寸、光线强度的变化以及在图片中局部信息不全无法配准等情况。在待配准两幅图片中分别搜寻广义特征点，正确建立特征点相对应关系是最后能否准确地配准图片关键所在，只有找到正确特征点之后，才能够被用于进行配准校正图片。
通过对以上这两种配准方法的比较，可以看出这两种方法各自的优点和局限性，基于面积的配准方法简单易于实现并且适用性相较于特征的配准方法范围更广一些，局限性则是当拍摄的图片产生变形或则图片显示有问题时会出现配准或则无法配准的情况。
基于特征的配准方法比较好的拟补了基于面积特征匹配算法的局限性，可是它本身也存在着该如何选取正确的特征点、线段以及提高算法计算速度等一些问题