航拍图像全景生成及其地理配准是计算机视觉领域的一个热门研究方向,不仅在工业制造、交通规划、地理勘测、灾害评估等民用领域有着广泛的应用需求,而且在军事侦察监视领域也发挥着重要的作用。然而,无人机航拍图像普遍存在几何变形、特征点分布不均匀、运动目标干扰等问题,在生成全景图像时易出现鬼影和视差等现象,其地理配准的精度难以得到保证。因此本文在分析现有的全景拼接和视觉定位技术的基础上,研究了无人系统航拍图像的正射校正、全景生成和地理配准等技术,并验证了本文所提算法的可行性和有效性。本文首先分析了航拍图像产生几何形变的原理,在此基础上研究了基于相机标定的图像畸变校正算法以及基于数字高程模型和地面控制点的正射校正算法。针对传统的正射校正算法计算复杂度高、实时性差的缺点,本文提出了基于飞行姿态参数的航拍图像正射校正算法:利用无人机的俯仰角、偏航角、滚转角和航行高度计算航拍图像的像点与实际物点的对应关系,建立基于飞行姿态的几何校正模型,藉此实现航拍图像的快速校正。然后,本文提出了基于分块特征检测的图像配准算法,降低了配准算法的计算复杂度。针对全景拼接中的融合鬼影,本文提出了一种基于多分辨率融合与缝合线搜索的图像融合算法。同时剔除待配准航拍图像的运动区域,提高了航拍全景图像的显示质量。最后,传统的航拍图像定位技术主要依赖于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的位置信息,本文从特征匹配的角度出发,研究了航拍图像与地图匹配的可行性。本文基于连通区域特征提取航拍图像道路,分别生成航拍图像道路和电子地图道路的形状上下文描述子再进行匹配。针对大视场全景图像的连通区域特征难以提取的问题,本文提出了采用快速霍夫变换算法提取直线路段,再利用随机采样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)方法鲁棒估计出图像变换参数的算法,并通过实验说明了所提算法的有效性。