如果您激活将结果直接写入磁盘和/或仅虚拟打开输入堆栈的选项，您可以仅使用很少的RAM（甚至<1GB）重建任意大小的平铺占用（可以是多通道、现在延迟堆栈）！
以下为全部新亮点列表：
- 现在支持合成图像和超堆栈（任意数量的通道和时间点）
- 可以选择将图像逐片直接写入磁盘（显着降低RAM要求）
- 可以选择将输入图像作为虚拟堆栈打开（显着降低 RAM 要求）
- 支持不同处理选项的延迟时间
- 亚分辨率
- 支持多种不同类型的网格（逐行、逐列、蛇形……）
- 可以从元图像数据中读取大致的图块位置
- 基于最终ImgLib
现在 Mini 下两个插件了，它们取代了 Stitching2D/3D 和 Stitch Grid、… Sequence、… Collection 等等。他们被称为：
- Stitching › Grid/Collection Stitching
- Stitching › Pairwise Stitching
您可以在斐济维基上找到完整的文档：Image_Stitching
Stitching 作为 Fiji 的一个组件进行部署（只需更新 Fiji），或者您可以将其作为 ImageJ 的独立包下载，其中包括所有必需的库 (11MB)：Download…
我感谢所有图书馆的作者和其他帮助我进行拼接的人： Acknowledgements
最后但并非最不重要的一点是，如果您可以引用该插件相关的书籍，那就太棒了：
