航空领域的发展使得航拍图像和视频的数量急剧地增加,如何利用这些航拍图像和视频展开工作已然成为各领域工作人员研究的热点问题之一。但是关于航拍图像和航拍视频的处理需要大量的人力和其他相关信息的辅助,制约了其在各个领域的应用。借助图像处理的方式来对航拍图像和视频进行分析,对于提高航拍视频分析人员的工作效率有很大的作用。本文以无人机航拍视频为研究对象,研究了如何对航拍视频进行地理信息标注,重点研究如何获取和标注航拍视频中的道路信息,其中主要研究了视频图像中道路特征的提取、视频图像与正射影像的匹配以及视频相邻帧的跟踪等关键技术,并设计和实现了航拍视频的地理信息标注,为航拍视频相关工作人员快速获取情报信息提供技术支撑。本文的主要研究工作包括以下几点:一、提出了基于聚类和Hough变换的航空图像道路提取方法。道路提取容易受图像中的车辆以及建筑物阴影、建筑物纹理特征的干扰,导致容易出现错提和漏提的问题,本文根据航空图像的道路特征,首先利用K-means聚类对其内容进行分割,然后利用Hough变换经过连接、筛选提取出道路中心线,能够在一定程度上克服干扰。二、提出了基于正射影像的航拍图像地理信息获取方法。利用正射影像与航拍图像内容的一致性,对航拍视频和正射影像进行道路提取,通过基于特征向量的直线匹配方法,求出航拍图像与正射影像中道路的对应关系,依据正射影像中道路的地理位置信息,得出航拍图像中道路的地理位置信息。三、确定了一种效果较好的视频全局运动跟踪方法。通过对所研究视频特点的分析,以及对几种点特征匹配方法跟踪效果的比较,确定了基于SURF算法的点特征匹配策略,并利用RANSAC方法估计出全局运动的投影变换模型,利用长序列配准策略实现视频全局运动的跟踪。实验证明该方法不仅具有较高的准确率,而且具有较好的运行效率。四、实现了连续航拍视频的地理信息标注。根据首帧视频图像的地理信息和视频跟踪,实现后续视频帧的地理信息标注,验证了前面各阶段方法的有效性,为视频的分析研究提供了基础。