本文接下来将进行研究采用的算法就是由王伟、陆佩忠两人提出的基于Harris特征点匹配方法，这种算法匹配精确度特别高，涉及到了最小二乘法和相关参数估计[10]。任职于西安交大的赵向阳教授在同一年则提出了一个全新的拼接算法，该算法首先利用上面提到的检测算法检测得到图像中符合条件的角点，然后结合使用鲁棒变换估计技术实现全景拼接，由实验数据可以明显看到这个算法的速度和效率又相比于之前有了很大提高。

海上油污的处理一直以来是这个技术研究的主要现实意义，2007年，针对此问题，安居白、夏妍妍和尹丽华寻找到海面油污的的显著特点，并加以利用，深入研究这些特点在拼接过程中可以利用的地方，并将算法实施过程中的特征点选取改为由人工操作，更加提高了匹配精准度[11]。

大部分研究者都将研究重点放在图像的特征点上时，一种基于RANSAC的新算法被郭红玉等人提出，该算法是利用矩阵估计的方法来求得原始图像角点之间的变换关系[12]。

Harris算法是下文将要详细介绍的一种角点提取特征点的算法，但是该算法具有计算量大、定位不精准等缺点，而刘美莹等人针对这一算法的局限性，大胆的提出了一种改进的Harris算法，不仅大大的减少了计算工作量，还同时具有降噪的性能，结合使用性能良好的融合算法，得到了不错的效果[13]。