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上世纪70年代中期，Kuglin和Hines首次提出了具有时代意义的场景无关性的相位相关算法[ ]。这种方法对于解决二文层面平移变换的图像对齐非常有效。到了世纪末期，Chaterji和Reddy和站在Kuglin和Hines的基础上对相位相关法进行了一次改进，思想是利用图像的互功率谱的相位信息确定平移矢量，从而减轻了运算量[ ]。同年，来自于微软研究院的Riehard Szeliski使用列文伯格-马夸尔特迭代非线性最小化算法，通过求解图像间的几何变换关系，从而进行数字图像的配准[ ]。23017
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在科技发展相对落后缓慢的国内，图像技术发展的相对较晚，但也趋于了成熟，自成了体系。20世纪末期，王小睿，吴信才以最小二乘法的思想，提高了配准精度，以分层搜索的思想，提高了配准速度，提出了一种自动配准的方法。该算法简单高效，并且在此基础上引入了检测思想。用以去除误差较大的控制点, 有效减小误差;，达到高精度配准[ ]。于2001年，漆驰，刘强，孙家广提出一个对拍摄方法进行限制以提高算法效率的方法，从而得到一个更为简单的算法[ ]。这种方法可以可以处理一些光照差较大的照片序列，论文网,减少迭代次数，但缺点是在摄像机的使用上有了限制，使图像的获取增加了难度。直到7年之前，国内的方法依然还有进展：杨占龙，郭宝龙提出了一种基于泽尔尼克矩阵的图像拼接算法[ ]。这种方法对噪声具有很好的鲁棒性，计算量小，不需要几何参数的校准，可用于平移和旋转领域，但缺点是不适用于大尺度缩放的图像拼接。2010年，梅杨杨，谢海明等基于医学需要高精度拼接，提出了一种基于Harris算子可实现微米级的精度拼接方法[ ]。2013年，安然，张秀林，刘玉，提出了一种具有高速高效高鲁棒性的算法生成柱面全景图像，有极高的实用价值[ ]。