作为新型的一种对地观测手段，无人机与传统的卫星系统有区别，具有机动灵活、便捷高效等优势，已在勘探资源、勘察灾害、监测国土等实际领域有着广泛的应用。然而，获得的无人机图像像幅比较小，获得的视频包含较大数量的图像，机体抖动等对无人机的影响造成图像存在为不规则图形的重叠区域、几何畸变，这些因素对无人机视频图像的拼接效率及拼接效果有着严重的影响，使得无人机系统的实际应用受到很大的制约。因此，本文研究无人机高清视频图像实时拼接算法则具有重要的现实意义。本文针对Hu不变矩算法的不足，对图像配准算法进行了改进。根据无人机飞行高度、摄像机视角和速度等状态信息，粗略估算待配准视频帧的重叠区域。在重合区域中，通过检测边缘角点提取特征点。根据视频帧图像尺度的变化，通过特征点邻域图像颜色分布直方图分析，确定可能的匹配点。基于Hu不变矩，进一步对图像特征点进行精确匹配。采用RANSAC算法对匹配点对进行测试，根据剪切、旋转、缩放等的矩阵参数，建立配准点对匹配策略，实现误匹配点的剔除。利用线性能量归一化法对待平滑图像进行预处理平衡其灰度。针对图像平滑中常常出现拼接缝的情况，提出了一种改进的渐变权值平滑法。该方法对只考虑权值在图像相对位置的单一主方向上变化进行改进。取两图像中心线与坐标轴的夹角来计算权值，调整了两坐标轴对权值的决定程度。实验结果表明，本文的算法具有较好的实时性，对拼接缝的消除具有很好的效果，改善了平滑后图像的质量。文章最后总结了本文进行的主要工作并对未来需要进行的工作做出了展望。