一、引言
图像全景拼接是指将多张重叠的图像拼接成一张全景图像，广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像全景拼接算法逐渐成为研究热点。本文将对基于深度学习的图像全景拼接算法进行综述，介绍不同算法的原理、优缺点和应用场景，并展望未来的研究方向。
二、图像拼接算法概述
图像拼接算法可以分为基于特征的算法和基于深度学习的算法两大类。基于特征的算法通过提取图像中的特征点，并利用特征点之间的匹配关系进行图像配准和拼接。而基于深度学习的算法则通过构建深度神经网络模型进行图像特征学习和提取，进而实现图像的配准和拼接。
三、基于深度学习的图像拼接算法
卷积神经网络（CNN）在图像拼接中的应用文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-803700.html
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型，在图像拼接领域也有广泛应用。CNN可以自动学习图像特征，并通过卷积操作和非线性映射能力来提高特征提取的准确性和鲁棒性。在图像拼接中文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-803700.html
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