太阳能因其储能丰富、清洁方便等特性被人们青睐。在光伏电站中,大规模电池板由于材料特性及长时间的户外工作,需要对其定期巡检和维护。使用无人机获取光伏面板图像并结合图像拼接技术对光伏电池板故障进行检测、分类、预测等分析工作,有利于光伏电站的智能化、高效化管理。为此,本文展开以下工作:首先,对无人机航拍图像进行预处理操作,采用相应图像算法降低图像噪点并提升图像质量。其次,提出一种改进的图像拼接算法,完成光伏电池板图像的快速拼接。最后,利用基于聚类的图像分割算法对拼接后的光伏电池板图像进行分割。主要内容如下:（1）对于无人机采集的图像,本文首先使用相机标定的方法对畸变图像进行矫正。然后提出了一种基于色度模型和非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST）的自适应去噪算法,将图像转换到HSV色彩空间中,对不同颜色通道的图像使用相应的算法完成去噪。最后对于低照度图像,本文使用具有色彩还原的多尺度Retinex（Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR）算法对其进行增强。实验表明:该去噪算法在保证良好的去噪效果的同时,还可以保持较好的图像观感和整体细节;MSRCR算法可以有效地提升图像的平均亮度、对比度并且具有较好的可视效果。（2）为加快光伏电池板图像的拼接速度,提升对大规模电池板的巡检和维护效率,本文提出一种基于掩膜搜索的快速尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）图像配准算法。该方法首先根据图像在不同方向上梯度变化的程度,把图像分为了平坦区域及富含特性信息的边缘区域和角度区域。其次,将特征点的搜索区域限制在边缘区域和角度区域以低算法复杂度。然后,在极坐标下提出一种7区域56维的圆形描述子,通过降维的方式提升运算效率。最后,应用极值分类的匹配方法进一步加快运算速度。实验表明:该算法相较于SIFT配准算法整体速度平均提升了64.01%,有利于光伏电池板图像的高效配准。（3）为减少光伏电池板图像间像素过度不理想的情况、改善拼接图像的视觉效果,本文采用加权平滑融合算法完成图像拼接。之后,根据光伏电池板图像的形貌特征,选用基于超像素快速模糊C均值聚类（Superpixel Fast Fuzzy C-means Clustering,SFFCM）算法对图像进行分割。实验表明:相较于SIFT拼接算法,本文所提出的图像拼接算法在保障较好质量的情况下,能够有效地提升平均60.81%的图像拼接速度;SFFCM算法能够有效地提取光伏电池板图像并且受背景图像干扰较小,具有较高的分割质量。