在特征匹配算法中，图像拼接是通过寻找并匹配两个或多个图像之间的共同特征点来实现的。下面是一般的图像拼接算法流程：

  1. 特征提取：使用特征提取算法（如SIFT、SURF或ORB）提取图像中的特征点和对应的描述子。这些特征点应该具有良好的鲁棒性和独特性。

  2. 特征匹配：将提取到的特征点对应的描述子进行匹配。常用的匹配方法有最近邻匹配和最近邻距离比匹配。最近邻匹配方法中，对于每一个特征点，找到其在另一幅图像中最相似的特征点。最近邻距离比匹配方法中，对于每一个特征点，找到其在另一幅图像中最相似的两个特征点，并计算它们的最近邻距离比，如果比值小于一个阈值，则匹配成功。

  3. 特征点筛选：根据匹配得到的特征点对，使用一些准则对特征点进行筛选。常见的筛选方法有：RANSAC（随机抽样一致性算法）和基于几何约束的筛选方法。

  4. 图像对齐：根据筛选得到的特征点对，使用图像对齐算法来估计图像之间的变换关系，如平移、旋转或仿射变换。常用的图像对齐算法有：RANSAC、全景校正和仿射校正等。

  5. 图像拼接：根据图像对齐得到的变换参数，将两个或多个图像进行拼接。常见的图像拼接方法有：重叠区域平均、重叠区域叠加、多重分辨率重建等。

  需要注意的是，图像拼接算法在处理大场景或有重叠区域模糊的图像时可能会出现匹配错误或拼接痕迹等问题，因此在实际应用中可能需要更复杂的处理方法来解决这些问题。