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图像配准和拼接在计算机诞生前就已经应用，当时人们为了获得大场景图片需要专业人员手工利用有重叠区的照片来构造拼接图。随着科技的日新月异，这项工作渐渐被计算机所取代。
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1992年，英国剑桥大学的Brown L.G总结了图像拼接主要理论及在各个领域的应用。当时他讨论图像拼接技术主要还是着眼于医学图像处理、遥感卫星处理等领域。目前在虚拟现实、视频压缩、视频编码及图像超分辨率复原等新领域都有应用。23217
1996年，由美国微软研究院的Richard Szeliski教授提出2D空间八参数投影变换模型1，该模型采用了Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法（又称L-M算法），通过求出图像间的几何变换关系来进行图像配准。该方法效果好、速度快，可以处理图像的平移、旋转和仿射等多种变换的待配准图像。因此该理论也成为一种经典理论体系，直到今天仍然有很多人在研究这种配准理论。
1975年，Kuglin CD和Mines D.C提出相位相关法，此后Castro E.D和Morandi C提出了扩展相位相关法，利用傅里叶变换的性质能够实现具有旋转和平移变换的图像配准。随着快速傅里叶变换算法的提出，SrinivasaR.B和Chatterji B.N提出了基于FFT的图像配准方法，可以实现包含平移、缩放、尺度变换在内的图像配准问题。论文网
2000年，耶路撒冷希伯来大学Shmuel Peleg，Benny Rousso，Alex Rav-Acha和Assaf Zomet等人在微软研究院Richard Szeliski教授的基础上提出了自适应的图像配准模型29，它是根据相机的不同运动，自动的选择配准模型，通过把图像分成狭条进行多重投影来完成图像的配准。这一研究成果无疑推动了图像拼接技术的进一步的发展。
在国内，图像配准算法的研究起步相对较晚，但也快速发展起来了。
2001年，华中科技大学的研究人员员提出了依据变形图像推导出相邻两幅变形图像间的数学关系，用相关法识别特征点，经过几何变形校正以构成大图像的算法31。同年，清华大学的研究人员提出了一种针对图像拼接过程中计算量与拼接精度之间进行折衷的方案20，该方案不对摄像机的旋转角度作严格限制，只是用三角架保证摄像机基本绕垂直轴旋转。
2003年，大连理工大学的封靖波等提出了一种基于相似曲线的拼接方法16，通过寻找梯度最大，建立两条曲线，然后确定这两条曲线最相似的部分，从而找到两幅图像的匹配位置。
2005年，侯舒文，郭宝龙针对现有基于灰度级相似的图像拼接方法的缺点，提出了一种图像自动拼接的快速算法，该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度，采用简单的边缘信息阐值法，在块的搜索上采用金字塔式分层搜索策略28。浙江大学CAD&CG国家重点实验室和中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室的研究成果主要是利用模板匹配的方法进行搜索，从而确定重叠区边界或最佳匹配位置，从而获得拼接图像，该方法实现起来比较的容易，但是计算量大，易产生误匹配。2002年，杜威、李华两人提出了一种应用于动态场景的全景图表示方法将视频纹理和全景图结合起来,构造动态全景图