无人机低空遥感具有投入低、响应快速、影像分辨率高等常规航测遥感系统无法超越的优势。在灾害预警、资源评估、突发事件的应急处理、军事侦查等领域发挥着不可替代的作用。然而无人机遥感影像存在畸变大、像幅小、灰度各异、尺度不一等问题,因此为了实时获取更大视角且清晰的影像,就需要选取合适的算法进行无人机影像拼接系统的研发。尺度不变特征变换算法(SIFT算法)对旋转缩放、尺度变换、亮度及视角变化等具有较强的鲁棒性。本文在研究影像拼接理论和关键技术的基础上,对SIFT算法进行了特征分析,梳理了SIFT算法在参数设置和误匹配问题上存在的不足,提出了利用信号槽机制以及函数传值解决参数及阈值的自主设置问题,并对参数及阈值进行了实验分析。采用近邻域投票方法进行改进并结合稳健估计算法进行匹配点的提纯;在此基础上给出了特征检测、匹配及提纯、拼接处理以及界面输入与输出等模块的系统设计框架及流程;基于改进的SIFT算法研发出了能够进行界面交互设置、阈值实时调节、结果保存与输出的无人机影像拼接软件。研究结果表明,采用改进的SIFT算法能够有效的对误匹配点进行过滤,在保证影像配准精度的同时提高了匹配提纯的效率。拼接系统采用模块化的思想进行设计开发,系统的扩展性强。拼接系统有友好的阈值调节界面及结果输出界面等,用户便可针对不同的应用目的,自主的选择合适的阈值,并可对导出结果进一步的分析,系统的可用性强。本文的影像拼接软件能够方便快捷的得到拼接图像,且具有较好的使用效果。