利用不同角度拍摄的特定场景图像，实现图像拼接，要求用C++和OPENCV编程实现。

实现图像拼接的步骤如下：

1. 加载场景图像，将其转化为灰度图像。

2. 使用SURF算法对每个图像进行关键点检测和描述符提取。

3. 对于每个图像，使用FLANN算法计算与其他图像的匹配。

4. 根据匹配结果，使用RANSAC算法估计每个图像之间的单应性矩阵。

5. 将所有图像变换到同一坐标系中，并计算输出图像的大小。

6. 创建输出图像，将所有变换后的图像拼接到输出图像中。

7. 使用图像融合算法对边缘进行平滑处理，避免拼接处出现明显的边缘。

下面是C++代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 加载场景图像
    Mat img1 = imread("img1.jpg");
    Mat img2 = imread("img2.jpg");
    
    // 转化为灰度图像
    Mat gray1, gray2;
    cvtColor(img1, gray1, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(img2, gray2, COLOR_BGR2GRAY);
    
    // 使用SURF算法检测关键点和描述符
    Ptr<SURF> detector = SURF::create();
    vector<KeyPoint> kp1, kp2;
    Mat desc1, desc2;
    detector->detectAndCompute(gray1, noArray(), kp1, desc1);
    detector->detectAndCompute(gray2, noArray(), kp2, desc2);
    
    // 使用FLANN算法进行匹配
    FlannBasedMatcher matcher;
    vector<DMatch> matches;
    matcher.match(desc1, desc2, matches);
    
    // 计算单应性矩阵
    vector<Point2f> pts1, pts2;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
    {
        pts1.push_back(kp1[matches[i].queryIdx].pt);
        pts2.push_back(kp2[matches[i].trainIdx].pt);
    }
    Mat H = findHomography(pts2, pts1, RANSAC);
    
    // 变换图像并拼接
    Mat result;
    warpPerspective(img2, result, H, Size(img1.cols + img2.cols, img1.rows));
    Mat roi(result, Rect(0, 0, img1.cols, img1.rows));
    img1.copyTo(roi);
    
    // 图像融合
    Mat gray, mask;
    cvtColor(result, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    threshold(gray, mask, 0, 255, THRESH_BINARY);
    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
    morphologyEx(mask, mask, MORPH_CLOSE, kernel);
    seamlessClone(result, img1, mask, Point(img1.cols/2, img1.rows/2), img1, NORMAL_CLONE);
    
    // 显示结果
    imshow("result", img1);
    waitKey(0);
    
    return 0;
}

注意，该代码只实现了两张图像的拼接，如果要拼接多张图像，需要对每张图像与其他图像进行匹配和变换。