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近年来，随着我国经济的发展，无人机行业取得了蓬勃的发展。无人机在军事勘察、环境监测、应急指挥、农业生产等领域有着广泛的应用。在这些应用中，需要利用无人机拍摄图像或影像。当利用无人机拍摄图像时，受到飞行高度和相机焦距的限制，单幅图像往往无法覆盖整个目标区域。因此需要对无人机拍摄的多幅航拍图像进行拼接，来获取覆盖整个目标区域的图像。一直以来，图像拼接都是国内外研究的热点。完整的图像拼接包括图像获取、图像预处理、图像配准和图像融合。图像拼接的各个步骤都影响着拼接的精度和速度。如果获取的图像质量不高，那么就要进行相应的预处理。图像配准阶段通常用一个或多个单应性矩阵对齐图像的重叠区域。图像融合阶段是将配准后的图像进行组合，得到一个视觉效果较好且能真实反映待拼接图像信息的图像。
为了在较短的时间内实现高质量的图像拼接，本文对无人机航拍图像拼接方法进行了研究，主要工作如下：
（1）针对传统的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法进行特征提取计算量大、耗时较长的弊端，本文首先在待拼接图像中标记感兴趣区域(Region of Interest,ROI)，从而优化了特征检测区域。在特征提取阶段使用多线程进行并行加速，极大的提高了检测特征点和生成描述子的速度。然后将SIFT算法生成的描述子降至64维。最后利用改进的双向匹配方法进行特征点匹配。
（2）为了提高图像拼接的精度，本文首先对特征点坐标进行了归一化处理。然后在随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)方法的基础上，引入HSI颜色模型中的H和S分量对匹配对进行二次约束。同时利用薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)方法消除匹配对的投影误差，提高了图像的对齐能力。最后使用渐入渐出加权平均法进行图像融合。
（3）本文从主观方面和客观方面分别对图像拼接结果进行了评价。并与SIFT方法和尽可能投影(As-Projective-As-Possible,APAP)扭曲方法拼接的图像结果进行了对比，从而验证了改进的SIFT方法的高效性。
（4）本文设计了无人机航拍图像拼接系统。该系统集成了3种图像拼接方法，具有良好的实用性。用户可以自行选择待拼接图像和拼接方法，增加了图像拼接的交互性与操作性。
综上所述，本文提出的改进的SIFT方法在无人机航拍图像拼接方面有着较为重要的意义。同时，实现的无人机航拍图像拼接系统为图像拼接带来了极大的便利。
为了在较短的时间内实现高质量的图像拼接，本文对无人机航拍图像拼接方法进行了研究，主要工作如下：
（1）针对传统的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法进行特征提取计算量大、耗时较长的弊端，本文首先在待拼接图像中标记感兴趣区域(Region of Interest,ROI)，从而优化了特征检测区域。在特征提取阶段使用多线程进行并行加速，极大的提高了检测特征点和生成描述子的速度。然后将SIFT算法生成的描述子降至64维。最后利用改进的双向匹配方法进行特征点匹配。
（2）为了提高图像拼接的精度，本文首先对特征点坐标进行了归一化处理。然后在随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)方法的基础上，引入HSI颜色模型中的H和S分量对匹配对进行二次约束。同时利用薄板样条插值(Thin Plate Spline,TPS)方法消除匹配对的投影误差，提高了图像的对齐能力。最后使用渐入渐出加权平均法进行图像融合。
（3）本文从主观方面和客观方面分别对图像拼接结果进行了评价。并与SIFT方法和尽可能投影(As-Projective-As-Possible,APAP)扭曲方法拼接的图像结果进行了对比，从而验证了改进的SIFT方法的高效性。
（4）本文设计了无人机航拍图像拼接系统。该系统集成了3种图像拼接方法，具有良好的实用性。用户可以自行选择待拼接图像和拼接方法，增加了图像拼接的交互性与操作性。
综上所述，本文提出的改进的SIFT方法在无人机航拍图像拼接方面有着较为重要的意义。同时，实现的无人机航拍图像拼接系统为图像拼接带来了极大的便利。