你有没有试过在旅游时拍全景照？站在山顶，想把整片风景都收进镜头，但手机视野有限，只能左右移动拍好几张。最后点下“拼接”，几张图自动合成一张超宽画面——这背后就是图像处理中的图像拼接技术。
图像拼接到底在做什么
简单说，图像拼接就是把多张有重叠区域的照片，自动对齐、融合成一张更大的图像。它不是简单地把两张图并排贴在一起，而是要解决角度不同、光线变化、边缘错位等问题，让最终结果看起来像是一次性拍出来的。
比如你用手机拍教室的两面墙，中间有部分重叠。系统需要找到这两张图里相同的特征点，比如黑板角、窗户边，然后计算它们之间的空间关系，把第二张图“掰”到和第一张匹配的角度和位置上。
关键步骤一：找特征点
拼接的第一步是找出图像中的“关键地标”。这些不是真正的地标，而是图像里容易识别的细节，比如角落、纹理变化明显的区域。常用的算法像SIFT、SURF，会扫描图片，标记出这些稳定又独特的点。
假设你拍了两张书房的照片，书架上的某本书封面有个明显logo。这个logo的四个角就可能被识别为特征点。两张图中都能找到它，系统就知道这两张图在空间上有交集。
关键步骤二：匹配与变换
找到特征点后，下一步是“配对”。程序会对比两张图的特征点集合，找出哪些点是同一个物理位置在不同照片中的呈现。这个过程要考虑旋转、缩放甚至透视变形。
一旦匹配完成，系统就能算出一个数学变换模型，通常是单应性矩阵（Homography Matrix），用来描述如何把一张图扭曲变形，使其与另一张对齐。这个矩阵通过最小化重叠区域的误差来优化。
// 示例：OpenCV中计算单应性矩阵的代码片段
Mat H = findHomography(keypoints1, keypoints2, RANSAC);关键步骤三：图像融合
对齐之后，两张图已经能大致重合，但直接叠加会出现边界明显、亮度不均的问题。这时候就需要融合技术，让过渡更自然。
常见的做法是使用“渐入渐出”式混合，也就是在重叠区域，一张图的权重从100%线性降到0%，另一张则从0%升到100%。也有更高级的方法，比如多频段融合，把图像拆成不同尺度的层分别处理，避免出现晕影或边缘断裂。
你在手机上滑动拍摄全景时，其实后台就在实时做这三步：抓特征、算变换、融画面。整个过程可能不到一秒，但背后是大量数学和优化在支撑。
实际应用不止于拍照
图像拼接不只是手机功能。无人机航拍大面积农田，需要拼接上百张图生成地图；医学影像中，病理切片扫描也靠拼接获得完整视图；还有虚拟现实场景构建，都需要高精度的图像对齐技术。
有时候拼接会失败，比如在纯色墙面或夜晚低光环境下，特征点太少，系统“找不到参照物”，就会提示“移动太慢”或拼接中断。这其实是算法在告诉你：这片区域太单调，没法判断相对位置。
理解这些原理后，下次拍照时你会知道，那些看似简单的操作，其实是图像处理多年积累的成果。而随着深度学习的发展，现在也开始用神经网络直接预测图像间的对应关系，拼接变得更鲁棒，连动态物体干扰也能一定程度上处理。