无人机遥感系统作为一种新型的对地观测手段，它有别于传统的卫星遥感系统，具有灵活机动、高效便捷等优势，已广泛的应用于国土监测、资源勘探、灾害勘察等实际领域。然而，航拍获得的无人机遥感图像像幅较小，截取的视频帧图像数量较多，并且受到机体抖动等影响使得图像存在几何畸变，重叠区域多为不规则图形，这些因素严重影响了无人机遥感图像的拼接效果及拼接效率，制约了无人机遥感系统的实际应用。因此，本课题所开发的无人机航拍视频图像实时拼接系统则具备重要的现实意义。本文区别于传统的无人机图像拼接，针对其在拼接过程中的效率低及工作量繁复等问题，对基于Scale Invariant Feature Transform的图像拼接算法进行了改进，优化了拼接的流程，在保证拼接质量的前提下，满足了拼接的实时性要求，最终开发了一套直接对无人机航拍视频处理的实时图像拼接系统。首先，针对原始的无人机遥感图像畸变较大的问题，对原始图像进行预处理，完成了基于直方图匹配的相对辐射校正和无控制点的几何校正，使得系统无需受到地面控制点的限制，应用范围更加广泛。其次，利用无人机的飞行状态参数，确定两幅待匹配图像的重叠区域，再对重叠区域分别进行特征提取，最终完成图像的配准。这种基于SIFT的改进无人机遥感图像配准算法减少了所提特征的数量，平均可降低至原有特征提取及匹配时间的三分之二，提高了图像匹配的效率。然后，利用Random Sample Consensus算法得出的变换矩阵，完成坐标变换，并采用一种改进的加权平均融合算法融合图像，从而消除了拼接过程中的明显拼缝，得到了平滑过渡的融合效果。最后，采用VC++编程实现了航拍视频数据的解码、特征提取、特征匹配及图像融合等步骤，并设计开发了一套基于SIFT的无人机航拍图像实时拼接系统。该全景图像拼接系统可以在播放无人机航拍视频的同时完成图像的拼接，且系统稳定可靠，具有良好的可操作性及交互性能，运行流畅满足实际需求。