与基于像素的方法相比，基于特征的方法是利用图片稀疏特征描述符来完成图像拼接的。
稀疏特征描述符主要用于检测和描述图像特征。对图像平移、旋转和缩放保持不变，但是对3D视点、噪声、仿射失真以及照明和对比度的变化具有鲁棒性。
全局单一变换
全局变换方法通过采用相同的变换模型，如投影或仿射对图像进行变形和对齐，这些方法不区分原始图像之间的重叠区域和非重叠区域。
全局单一变换方法在简单场景结构的图像上表现良好，重叠和非重叠区域经历相似的转移，基于局部不变特征的对象识别技术来匹配图像。
为了满足更复杂的应用并解决在重叠区域中对齐包含多个平面的图像的问题，可以使用双单应变换模型。
将图像分为两个主要平面，例如前景平面和背景平面，每个平面对应于估计的单应变换此外，图像被分成多个平面，每个平面对应一个仿射变换。首先计算局部最优仿射拼接，然后创建具有更好外推能力的平滑场。
局部混合变换
由基于网格的对齐方法演变而来，重叠区域和非重叠区域根据不同的变换经历不同的过程。
首先将基于网格的对齐方案引入图像拼接中，局部保留非重叠区域的显着结构，并减少重叠区域因翘曲引起的失真。
就图像效果而言，基于特征的方法在图像拼接方面要胜过基于像素的方法。
