无人机全景航拍图像满足了人们对宽视场及高分辨率图像的追求,在灾后救援、矿产勘探、现场取证等多个领域得到广泛应用。为了保证图像的高分辨率,无人机需要在受限的高度飞行,这时单幅图像的视野过小,无法提供足够的有用信息。若采用广角摄像头拍摄,采集到的图像会存在较大的失真,不适用于对图像真实感要求较高的技术领域。因此,当使用普通相机进行航空拍摄时,需要在大视野范围和高清晰度之间做出取舍。为了打破这一技术壁垒,对航拍图像全景拼接技术的研究显得尤为重要。但是,航拍图像间普遍存在光照、旋转和尺度等差异,要求拼接算法能够保持一定的匹配速度,并且具有较好的配准性能和图像融合效果。因此,本文针对提升图像配准速度和准确率、改善图像融合效果的问题进行了整体的研究,主要工作和创新点如下:(1)航拍图像预处理。针对航拍图像在拍摄及传输过程中产生的噪声,使用四种滤波算法进行实验,实验结果表明双边滤波算法处理效果最好。针对航拍图像在拍摄过程中受空气质量等因素的影响而出现模糊的情况,在预处理阶段采用直方图增强的方法来增加图像的细节信息。针对航拍图像受成像系统非线性影响而出现几何畸变的问题,采用张正友标定法对相机进行标定。(2)特征提取和描述的研究。为了能实时的传回无人机全景航拍图像,选取的特征提取算法应保证实时性。本文针对SIFT、SURF、ORB以及BRISK四种算法分别展开了四组实验,最终选择实时性较好的ORB算法和BRISK算法进行进一步的研究。(3)提出改进的图像配准方法。本文针对RANSAC算法迭代次数较多的问题,采用折半划分、提前终止错误拟合过程和均匀分区提取的方法进行算法加速,并结合图像分块的思想和双边匹配策略,提出了基于GMS-RANSAC的改进图像配准框架。通过将本框架与ORB+RANSAC、BRISK+RANSAC、NNDR+LSH、GMS以及Improved GMS算法在多组航拍图像上进行对比实验,验证了所提出的框架在匹配速度、匹配精度和匹配正确率方面的优势。(4)提出改进的图像融合算法,用于序列航拍图像的拼接。针对三角函数融合算法只能单方向消除拼接缝的问题,本文结合自适应加权归一化平滑函数的思想,提出了二维三角函数融合算法。为验证本文改进算法的融合效果,使用渐入渐出融合法、三角函数融合法、直接平均融合法和本文改进算法四种方法分别对多组航拍图像进行对比实验。实验结果表明,本文改进的算法具有显著的融合优势,当图像曝光差异较大时本文算法的融合优势更加明显。