无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)获取的航片具有相幅小、数量多、变形大的特点,为了后续的解译和分析,需快速拼接成带坐标影像。本文以无人机影像快速拼接成图为目的,以福建师范大学旗山校区部分UAV影像为实验影像,采用POS(Position and Orientation System,位置姿态系统)数据和电子地图,编写Matlab仿真代码和C++代码进行了拼接实验,并采用拼接结果与基准影像叠加显示、采样点验证和采样线验证拼接结果精度。研究改进了基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)特征拼接方法,提出了两种新的拼接方法:基准影像配准拼接法和坐标信息调整拼接法。分析方法优缺点,得到实用性最强的拼接方法。主要研究结论为:(1)使用SIFT特征,拼接影像质量高,但无坐标信息且耗时,采用只在相邻影像重叠区提取特征点的方式可提高拼接效率。影像数量大时存在误差累计现象,应该与其他方法结合用于拼接;(2)基准影像配准拼接法:由SIFT特征拼接影像与基准Google Map影像进行配准处理,赋予影像坐标信息,拼接影像绝对定位精度3.49m,适于定位要求不高的无人机运用;(3)坐标信息调整拼接法:利用高精度特征配准映射关系调整几何纠正影像坐标信息,坐标调整后影像拼接结果视觉效果好,不存在误差累计问题。绝对定位精度1.31m,相对定位精度0.86m,可用于应急应用中高精度影像图的制作,在地理坐标可信度方面更适于无人机影像的拼接。