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随着社会经济的发展，无人机遥感技术凭借其机动灵活和高效率的优势，在地质环境监测、灾害调查、土地利用动态监测、大地及海面搜索、地形图更新等领域得到了广泛的应用。但是由于地表形态变化、气候变换、高空气流等的影响，原始图像数据存在像幅较小、数量较多、航向重叠度和旁向重叠度不规则等问题，实现其高效的配准成为应用难点。图像配准作为图像处理的一个重要环节，其效果的好坏会直接影响到后期图像处理的质量，因此研究一种适合于无人机遥感图像的配准算法具有重要的理论和现实意义。本文在研究并实现传统SURF配准算法的