La localización visual holística basada en la deformación de imágenes panorámicas se basa en algunas suposiciones simplificadoras sobre las imágenes y el entorno para hacer que el problema sea más manejable. Una de estas suposiciones es que las imágenes se capturan en terreno plano sin inclinación. Si bien esto puede ser cierto en algunos entornos, plantea un problema para una aplicación más amplia en el mundo real de la deformación. Se propone una extensión del marco de deformación donde se utilizan imágenes corregidas de inclinación como entradas. El método combina la corrección de inclinación de imágenes panorámicas con una búsqueda sistemática a través de parámetros de inclinación hipotéticos, utilizando una medida de distancia de imagen producida por la deformación como criterio de optimización. Este método no solo mejora el rendimiento de la localización de la deformación en imágenes inclinadas, sino que también permite una buena estimación de la inclinación sin requerir sensores adicionales o alineación de imágenes externas. Experimentos en dos bases de datos de imágenes panorámicas inclinadas recién recopiladas confirman la mejora en el rendimiento de la localización y la viabilidad del esquema de estimación de inclinación propuesto. Se evalúan aproximaciones de las transformaciones de imagen de corrección de inclinación y múltiples estrategias de búsqueda directa para la estimación de inclinación en relación con sus compromisos entre tiempo de ejecución y calidad de estimación para encontrar una variante de los métodos propuestos que mejor cumpla con los requisitos de aplicaciones prácticas.