凭借其廉价灵活的特点,小型无人机的应用在近年来正快速普及,其相关技术蓬勃发展。小型无人机在低空条件下拍摄的航空图像对地分辨率高,可以作为卫星及高空航拍图像数据的有力补充,但同时单张低空航拍图像可视范围度小,透视畸变大,且冗余信息较多。如何对大量低空航拍数据进行有效组织和展现,是本文关注的核心问题。文章提出将飞行器获取的低空航拍图像通过正射转换和全景拼接,合成目标区域的大范围、尺度统一、高分辨率的全景图像。在正射全景图像中,目标物体的透视形变被消除,二维尺度信息得到了恢复和保持,图像中可视范围显著增大,冗余信息被消解弱化,形成了目标区域视觉信息的有效综合展现。本文的研究在军事情报侦查与战场指挥、地理信息勘测、城市规划、农林业检测等诸多领域都有积极的应用价值。具体来说,本课题开展了以下几方面工作。第一,本文总结并比较了生成正射图像的一般方法。主要选取了基于相机标定和重投影的航拍图像正射校正方法、基于DEM的正射图像生成方法和基于新视角生成的正射图像生成方法开展了深入的理论和实例分析,对比研究了各自的适用情景和优缺点。第二,本文提出了基于多视角图像稠密匹配点云的正射图像生成技术。文章通过目标区域低空多视角图像在三维空间中的特征匹配和自标定,生成稀疏三维点云,随后经过加密算法将点云稠密化,进而通过点云向地平面的垂直投影生成正射图像。第三,本文针对正射图像平面投影的特点优化了图像拼接算法,完成光照平滑、颜色融合等接缝处理过程,最终生成正射的全景图像。第四,基于小型四旋翼飞行器,针对目标场景特点设计拍摄方案,对校园场景采集了低空航拍数据。通过分组正射投影和拼合处理,得到校园区域低空正射全景图像,对本文提出的算法进行了验证。