近年来,随着无人机航拍的兴起,无人机凭借自身质量小、灵活便捷等特点,被广泛应用在地质探查、环境检测、灾害救援等众多领域。但其也存在单张图像无法反应现场实际情况的局限,尤其在定距离的寻迹过程中,无人机由于无法有效地识别提取目标信息,可能会导致寻迹的不理想甚至是无法有效地寻迹。此时需要对无人机前后拍摄的两幅图像进行拼接,有效地增加寻迹路径的比例。因此,无人机图像拼接技术方面的研究工作显得尤其重要。本文主要介绍了基于图像检测的六旋翼飞行器寻迹方法,包括了对六旋翼飞行器拍摄图像的MATLAB拼接、寻迹目标线路的检测与识别以及六旋翼飞行器对图像的采集提取和寻迹跟踪控制。在对六旋翼飞行器拍摄图像的MATLAB拼接技术研究过程中,首先针对由于飞行器抖动导致飞行器对图像的拍摄角度不同、图像模糊等问题,进行图像灰度化和去噪处理,使得SIFT匹配可以较好地完成特征点匹配。由于在此过程中可能存在误匹配,本文通过融入的四点RANSAC算法,对SIFT的匹配结果进行了提纯,并且最后的实验数据对比显示提纯效果显著。其次,在分析Image warping理论的基础上,提出了快速的Image warping图像逆变换,满足了无人机图像获取的实时性要求,渐入渐出式的图像融合也消除了最后拼接图像的亮度差异和拼接缝隙。在对寻迹线路的检测与识别过程中,由于定距离的Hough变换检测并不能对受到干扰的路线信息进行有效的捕捉提取,因此本文提出了一种MATLAB图像拼接与Hough变换的快速融合算法。实验结果表明,本文的改进算法不仅保证了最后路线提取的有效性,而且大大增加了目标路线在图像中的比率以及降低了路线的误匹配率。最后,在实验平台上成功进行实际飞行实验,其中包括定高飞行实验和寻迹实验。实验结果表明本文算法对六旋翼飞行器的寻迹研究是有效可行的。