基于像素的方法利用图像强度、梯度、颜色和几何形状，通过直接最小化像素，以像素的差异匹配多个图像。并且基于像素的方法也可以根据流形投影、梯度域、深度信息和图结构再细化。
流形投影
当相机在旋转或移动时发生倾斜，会导致图像的大小逐渐减小，甚至随着原始图像数量的增加而趋于一个点，就会导致全局累积误差。
为了解决这一情况，流形投影算法从原始图像中提取的对齐条。通过将图像中的对齐条投影到平面上来执行拼接。由于图像中的光线相互平行，并将误差分配给每幅图像，就能有效地避免了全局累积误差。
梯度域
梯度信息对图像中的线条、轮廓和边缘等特征敏感，有助于对图像场景的理解。
对原始图像梯度上的羽化，最小化拼接图像的导数与输入图像的导数之间的差异度量，图像在梯度域而不是强度域中进行配准、对齐和混合，可以有效地减少了接缝伪影和边缘重复。
构建图形
当一些物体在重叠区域移动时，可以构建图形来拼接图像。
图的顶点表示重叠区域中的差异区域，更高的权重被分配给更大和更中心的差异区域顶点，以选择性地移除每个对象的除一个实例之外的所有实例，避免由任一选定侧面图像引起的对象运动不连续性。
每个图像被划分为块，每个块对应于计算的二次传递函数。每个块中的函数与其相邻块的函数进行平均，并针对曝光的局部变化进行进一步调整，然后将转移的像素与相应的转移函数混合。
深度
基于深度的方法结合了相机投影模型和深度估计方法，并且虚拟拼接视点与任一输入一致.首先通过执行平面扫描算法和图形切割优化计算每个像素的颜色和深度,缝合重叠区域。
为了合成非重叠区域，对颜色进行分割，将深度传播到相邻的颜色段，并在拼接视图中保留它们之间的平滑外观连接。
基于像素的方法更适合解决图像本身的属性引起的问题，局限于处理具有单个平面的图像，或是平面且没有视差的场景。
