无人机航拍序列图像的自动拼接技术是遥感信息处理、计算机视觉等领域的研究热点。其主要任务是在航拍序列图像中,抽取覆盖拍摄区域完整信息的图像子集,并将图像变换到同一图像坐标系中,形成一幅高分辨率的大视场影像图。目前相关领域的主要挑战在于如何根据无人机飞行特点选取关键图像帧,以及全景拼接图像的鬼影重叠等。为此,本文针对上述问题,开展了关键帧提取和优化融合算法的研究,主要工作如下:1、针对航拍视频含过度冗余图像,影响拼接效率等问题,提出了一种基于模糊聚类与运动估计的关键帧提取算法。该算法首先以图像的信息熵作为表达图像内容的特征,采用模糊C-均值算法对视频进行镜头分割;接着采用将相位相关法计算相邻图像之间的变化参数,以关键帧提取的两个原则为依据,抽取合适的图像用于之后的全景拼接任务。实现效果表明,相对于人工提取关键帧的方法,采用自动关键帧提取算法不仅消耗的时间少,且抽取出的图像子集更符合设定的图像重叠度。2、针对全景图像拼接过程中,图像对齐部分会出现鬼影与模糊现象等问题,提出了一种基于约束逼近投影变换算法的全景图像拼接算法。由于逼近投影变换算法是将图像分割成数个相等的矩形块,对不同区域采用独立的单应性变换,能有效提高不同高程区域图像融合问题。但这类算法对于远离参考图像的矩形块会出现较大的畸变并且拼接缝周边会出现大量的形变、鬼影等现象。而光束平差法可以约束全景拼接的误差传递问题,从而避免拼接图像中的形变现象。本文结合上述两类算法的优点,以逼近投影变换为基础,采用光束平差与透视变换相结合的图像拼接策略,通过约束变换总误差来减少畸变现象。针对具有不同高程信息的无人机遥感序列图像的实验结果,相对于逼近投影变换算法,本文提出的算法减少了拼接结果中的不规则畸变;而相对于光束平差法,本文提出的算法配准精度更高,而且降低了模糊及鬼影现象。3、针对航拍视频中只有单方向的平移变换,若采用传统的图割算法容易造成分割不均衡等问题,提出了一种改进能量方程的图割融合算法。该算法采用垂直于相机运动方向的图像边界中心作为图割端点,以图像负梯度值与点坐标的高斯距离作为数据项的惩罚函数。实验结果表明,相比传统的图割算法,改进的能量方程有效解决了拼接缝朝对角线方向倾斜的情况,使得全景图像的拼接结果更加平滑。