随着无人机技术的发展,无人机被广泛应用于各种航拍、遥感场景。但是单张无人机遥感图像的覆盖范围较小,不能满足实际应用需求。如何将多幅无人机遥感图像拼接成一幅过渡自然的无缝图片成为了近年来研究的热点。本课题针对遥感领域对图像拼接的强烈需求,深入研究了基于点特征的无人机遥感图像拼接技术。具体研究内容如下:1、本课题根据图像采集需求,自主搭建了无人机图像采集系统,并根据课题需要,自主编写了无人机的地面控制软件。2、分析了较为流行的Harris角点、SURF特征和SIFT特征,并对三种特征进行性能对比实验,然后对经典的SIFT算法进行改进,对提取的SIFT特征进行距离约束、最大数量约束和最小响应值约束,然后将改进后的SIFT算法与经典的SIFT算法进行了对比实验,实验结果表明改进后的SIFT算法具有更高的匹配精度和更快的计算速度,同时保证了图像对齐的精度。3、针对图像融合过程中出现的亮度不均、扭曲、重影等问题,提出先使用捆绑调整算法对配准后的多幅图像进行全局调整;接着使用基于图割的最佳缝合线搜索算法找出最佳缝合线,最后在最佳缝合线附近使用多频带融合算法融合图像。同时将本文提出的图像融合算法与经典的图像融合算法进行对比实验,实验结果表明本文提出的图像融合方法具有更好的融合效果。