基于空間域(Spatial domain)圖像拼接算法
這類算法使用像素的屬性進行圖像匹配，因此它們是最直接的圖像拼接的方法。現有的圖像拼接算法大部分都屬于這一類。圖像拼接算法大部分都屬于這一類。“基于空間域圖像拼接算法”可以是基于區域（area-based）或基于特征（feature-based）的。“基于區域“的圖像拼接算法依賴于計算待拼接的兩個圖像的“窗口”像素值18。基本方法是將圖像有關聯的“窗口”互相轉移，看看有多少像素的匹配。隨后，獲得圖像變換參數來彎曲和拼接圖片。基于空間域的拼接算法通常被稱為基于像素的拼接，因為它們使用的像素之間的匹配，而不是特征之間的匹配。的最常用的兩個基于空間域的圖像拼接算法 是基于“歸一化互相關”（normalized cross correlation）的拼接和基于“互信息”（mutual information）的拼接。這兩種方法都提供了圖像相似性的量度，這些指標的較大值來自匹配區域或“窗口”大小。
基于歸一化互相關
基于歸一化互相關（Normalized Cross Correlation, NCC）的拼接
空間域又稱圖像空間(image space)。由圖像像元組成的空間。在圖像空間中以長度(距離)為自變量直接對像元值進行處理稱為空間域處理。
