图像拼接是将两张或多张拍摄同一场景的图像,根据其重合的部分,将其融合成为一张全景的大视野图像的技术。在实际应用中,由于现有成像设备的性能所限,很难获得单张大视野、高清晰度的图像,为了扩大观测范围,需要把图像拼接技术应用在摄像无人机上,以此来提高图像的获取能力。随着科技的发展,图像拼接技术广泛应用于医学影像处理、军事、安防等领域。传统的无人机航拍图像往往尺寸过大,导致在特征匹配环节存在速度过慢的问题,而且由于图像分辨率过高,传统算法在匹配特征点时,误匹配率也比较高。针对上述问题,本文提出一种基于ORB和空间变换模型的无人机遥感图像拼接改进算法。主要研究内容如下:1.针对无人机在获取遥感图像时,由于机身发生抖动以及拍摄角度和光照的变化,导致图像亮度落差明显或发生几何畸变的问题,本文通过研究图像畸变校正和图像去噪、增强等技术对图像进行预处理,消除畸变和噪声,有效提升图像特征提取、匹配和融合的鲁棒性和准确性。2.本文首先采用ORB算法中的FAST特征检测对Shi-Tomasi算法进行加速,快速、准确的获取图像特征点;然后,采用ORB描述算法对特征点进行特征描述,再对得到的特征点进行粗匹配和精匹配,实现图像的精确配准。3.针对配准后直接拼接容易在图像重合区域出现拼接缝和重影的问题,本文计算图像重叠区域的空间变换模型,引入权重系数,用该模型代替SPHP算法原有空间模型,研究采用多分辨率融合算法进行图像融合,降低图像重叠区域的重影。最后,本文开发了一套集特征提取、特征匹配和图像拼接为一体的集成软件系统,用户可以根据自己实际需要完成图像拼接。这套软件系统的界面简洁易懂,图片选择和拼接结果的显示简洁明了,具有良好的视觉效果。