无人机技术是近几年研究的热门项目,无人机视觉研究更是无人机研究领域的焦点。根据无人机获取的图像比例变化多、图像具有有限拍摄空间的特点,在应用及科研领域受到越来越多的重视。本文从分析无人机图像拼接技术的研究入手,比较了国内外无人机图像拼接技术的研究现状,确定出本文研究的主要目的和研究方法。论文研究的内容及创新如下:首先,对无人机图像处理算法及拼接基础算法进行了研究。本文研究了无人机图像的处理技术,如直方图匹配算法、图像邻域滤波处理和图像增强变换方法;研究了图像拼接的基础理论,通过图像拼接的特点和流程分析,研究了图像拼接的流程,从图像预处理,特征点提取,到图像配准,图像融合,对流程中各个算法进行了研究,将多幅无人机图像转换到同一坐标系中,利用图像融合拼接为一副整体图像。其次,本文着重研究无人机图像拼接算法流程及改进。第一,通过一般的Harris角点检测算法得到需要提取的特征点。第二,使用SURF(Speeded Up Robust Features)算法对Harris角点检测算法进行尺度不变性改进。第三,针对SURF算法在效率上的性能缺陷,提出了采用历史特征点统计算法,对SURF算法进行改进,达到特征点高速提取的结果。在特征点提取之后采用坐标仿射变换以及RANSAC(Random Sample Consensus)算法获得处理图像与参考图像的坐标对应关系。第四,采用颜色转换和颜色叠加的方式对图像进行了融合。最后,进行了算法实验验证。算法要达到的目的以及算法实现的各个步骤,通过这些算法步骤获得了实验结果并从正确性和效率上分析了算法的成败。