无人机图像不均匀光照现象指图像中存在亮度、反差分布不均匀的现象。匀光技术就是解决不均匀光照问题的理论和方法。针对无人机图像不均匀光照现象的三种表现形式:亮度分布不均匀、反差分布不均匀或者亮度和反差分布不均匀同时存在这三种表现形式,本文对无人机图像的匀光算法进行了研究,其主要工作如下:1.系统地分析了匀光算法的国内外研究现状,阐述了现有的匀光算法的基本原理和具体操作流程,通过实验分析总结了各个算法的特点和适用性。2.针对MASK匀光算法中滤波器截止频率的选择问题和MASK滤波处理后反差依然分布不一致的问题,本文提出一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。由于单副图像各个区域的清晰度不一定相同,其所适合的高斯滤波器尺寸不也尽相同,单一尺寸的高斯滤波器很难获取得到适合整幅图像的背景图像。本文提出的改进算法,在基于距离权重的分块方式下,根据图像的信噪比来确定各分块滤波器的截止频率,进而获得质量更好的背景图像,最后通过背景图像的灰度值对相减运算后的图像进行不同程度的拉伸,获得反差趋于一致、匀光效果更好的图像。3.结合无人机图像大比例尺、高精度、高质量等特点,提出一种适用于无人机图像的匀光方法。由于MASK匀光算法其本质是对较常区域进行亮度削弱,对低亮区域进行亮度提升以达到光照均匀的效果。但是,无人机图像的较亮区域通常亮度正常,不需要进行削弱,且MASK匀光处理后此类区域无人机图像容易出现地物失真等问题。针对上述问题,本文提出一种只针对低亮区域进行亮度补偿的匀光方法,通过高斯滤波器提取出低亮区域和亮度补偿系数,并以正常区域的亮度均值作为参考得到补偿参数,使得整幅图像达到光照均匀的匀光效果。经过实验结果表明,本方法更加适合无人机图像,避免了正常区域的地物颜色失真现象。最后通过实验,确定最佳的无人机图像匀光处理流程。