图像拼接技术能够将一组存在重合区域的原始图像经过配准和融合,合成一幅完整的且包括原始图像所有信息的高分辨率、宽视角图像。近年来,我国苗圃行业向着规模化、集成化不断转变,本文把苗木库存的统计作为应用背景,对需统计苗木数量的苗圃区域利用无人机进行航拍,可实现苗木数量自动化统计。但受飞行高度、摄像机焦距等条件限制,航拍无法直接获取较大区域的完整图像,只有利用图像拼接技术,将连续航拍的苗圃图像序列进行合成,才能便于对相应区域的苗木库存进行统计。本文在对研究背景和意义以及国内外研究现状和相关算法进行分析的基础上,选取基于特征点的图像拼接算法展开研究,介绍了无人机航拍采集苗圃图像的方式;对采集的航拍图像进行预处理;针对拼接过程中的关键算法,图像配准和图像融合,进行重点研究,着重分析了基于SIFT、基于Harris的图像配准算法以及直接平均法和渐入渐出法的图像融合算法;对于配准算法出现的匹配特征点个数少和特征点误匹配现象,提出了自适应直方图均衡化图像增强和结合RANSAC算法提纯特征点的改进措施。本文对无人机航拍采集的苗圃图像进行拼接实验,提出评价指标对拼接结果进行分组比对和讨论。实验结果证明,改进后的算法能使匹配到的特征点个数增加,误匹配问题得以解决,拼接结果更优;基于SIFT的图像配准算法对于航拍苗圃图像的拼接有更好的鲁棒性;通过渐入渐出法进行图像融合得到的效果更佳。最后,在上述研究的基础上,本文设计并开发出一套基于特征点的无人机航拍苗圃图像拼接软件系统,为相关的实际应用提供了算法支持、操作平台和系统实现。