图像拼接技术是计算机视觉领域的重要研究方向，主要用于将多幅有重叠区域的图像合成为一幅宽视角的高质量图像。传统的图像拼接算法通常基于特征点匹配和变换矩阵估计，但在处理大视差、动态场景或光照变化时容易出现拼接错位、鬼影等问题。近年来，改进算法通过引入深度学习方法，利用卷积神经网络提取更鲁棒的特征，并结合注意力机制优化特征匹配精度。同时，一些算法采用自适应融合策略改进拼接缝处理，或利用语义分割信息避免重要物体被切割。此外，基于Transformer的模型也在全局特征建模方面展现出优势。这些改进显著提升了复杂场景下的拼接效果，为虚拟现实、无人机航拍、医学影像等应用提供了更可靠的技术支持。
