在图像合成领域，常见的算法包括以下几种：

  1. 色彩叠加算法：通过将两个图像的像素值相加或加权求和，实现合成效果。这种算法适用于图像的背景和前景相似的情况。

  2. 混合算法：利用重叠区域的像素值进行线性混合，根据像素的位置和颜色来调整混合权重。经典的算法包括平均值混合、混合梯度、拉普拉斯金字塔等。

  3. 基于图论的算法：将图像看作是图的节点，通过计算节点之间的相似度来构建图的边。然后通过图的最小割、最大流等算法实现图像合成。

  4. 贴合算法：通过拟合两个图像的对应点来得到合成结果。常见的方法有：高斯过滤器、均值迁移、图像融合等。

  5. 基于纹理的算法：利用图像的纹理信息进行合成。常见的算法有：纹理合成、纹理迁移等。

  6. 深度学习算法：利用神经网络模型进行图像合成。常见的方法有：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。

  需要注意的是，不同算法适用于不同的图像合成任务和应用场景。选择合适的算法需要综合考虑图像特点、合成要求、计算资源等因素。此外，还可以通过组合不同算法进行图像合成，以达到更好的合成效果。