航拍图像拼接方法就是将无人机等航拍设备拍摄的一系列相关图像,经过特征点提取匹配和筛选、图像配准以及图像融合,拼接生成一幅包含所有场景以及目标的大视角图像,主要应用在数字地图生成,无人机导航,目标跟踪与识别,自然灾害预防和控制等方面。本文介绍了一个完整的航拍图像拼接流程,使用网格调整和优化降低了误匹配和图像失真,提高了图像配准精度,融合过程中平衡了图像间亮度差异,实现了重叠区域的平滑过渡,得到了更高质量的航拍图像拼接结果。本文的具体工作如下:(1)针对特征点的误匹配问题,使用LIFT特征点模型获取更多的特征点匹配信息,通过RANSAC筛选得到更准确的特征点对,并且提高生成控制点的质量,给出了改进了网格变换中控制点的生成方法。针对图像网格化进行配准过程中出现的误差,给出了控制点结合最小二乘网格约束进行网格调整的方法,通过网格优化提高了图像配准和拼接的精度。(2)为了使拼接结果能够最大限度的保留原始图像信息,本文使用改进的SPHP图像拼接算法。算法将图像划分为不同的区域,并通过相似性图像变换保留原图像细节。但算法在配准过程中使用的全局单应性变换误差较大,结合最小二乘网格改进算法的配准过程,提高了算法在局部配准中的精度,使局部图像区域的场景对齐更加准确。全局图像投影中仍然使用SPHP算法进行加权线性融合,最后给出了一种亮度平衡化方法,消除图像间亮度差异对拼接结果的影响,得到精确的航拍图像拼接结果。本文中的航拍图像数据来源于无人机航拍的图像和网上算法数据集,并根据高度对航拍图像数据进行分类,通过两幅和多幅图像的拼接实验,将得到的实验结果与其他相关的算法进行比较,验证了本文拼接算法的优越性。