图像拼接与图像融合是计算机视觉中两个密切相关但有所区别的技术，主要差异体现在以下几个方面：

一、核心概念差异

图像拼接

指将多张有重叠部分的图像通过几何变换（如平移、旋转、缩放）合并为单一图像，主要用于扩展视角或创建全景图。例如，将多张航拍照片拼接成完整地形图。

图像融合

在图像对齐（如通过Homography矩阵实现）后，对多张图像的像素值进行组合，以产生视觉上更自然、信息更丰富的图像。例如，将多角度CT扫描图像融合成完整器官模型。

二、处理流程差异

拼接流程：

包括图像预处理（去噪、边缘提取）、特征检测与匹配、几何变换（如Homography计算）、图像融合（如加权平均、多波段融合）等步骤。

融合流程：

通常在配准完成后进行，主要涉及像素级操作，如叠加、透明度调整、多波段合成等。

三、应用场景差异

拼接应用：

无人机航拍、遥感图像分析、虚拟现实全景展示等。

融合应用：

医学影像（如MRI与PET融合）、多传感器数据集成、视频监控等。

四、技术关键差异

拼接核心：

侧重于精确计算图像间的几何变换关系，确保拼接后图像的连续性和一致性。

融合核心：

侧重于像素级信息的智能组合，通过加权平均、融合算法（如多波段叠加）提升图像质量。

五、示例对比

以医学影像融合为例：

拼接：将不同角度的CT扫描图像对齐，生成固定坐标系下的全景图像。- 融合：在拼接基础上，对重叠区域进行加权融合，减少接缝处的伪影，辅助医生进行精确诊断。

总结

图像拼接与图像融合相辅相成：拼接为融合提供基础，融合提升拼接结果的质量。两者共同推动计算机视觉在医疗、遥感、VR等领域的应用发展。