随着无人机航拍技术的普及,航拍图像在目标检测、跟踪等领域的应用得到普遍研究,而航拍图像与卫星影像的匹配研究相对较少。研究实现无人机航拍图像与卫星影像匹配可以对无人机进行视觉辅助定位、实现航拍图像与卫星影像融合更新地图或者对未知环境进行探测等,具有一定的实际应用价值和研究意义。但是,卫星影像通常图像尺度较大,图像分辨率低,且更新周期较长,而无人机航拍图像是一种小尺度高清图像,且实时拍摄,具有更好的时效性。此外,由于在投影视角、光照和由移动物体、降雨引起的地面瞬时地面修改变化等方面的差异,航拍图像与卫星影像之间存在着显著区别,如何实现两者的精确匹配具有一定的挑战性。为此,本文以数字图像处理技术为基础,提出了一种实现无人机航拍图像与卫星影像匹配的方法,并研究利用两者匹配关系实现航拍图像目标定位。本文首先对目前国内外图像匹配技术的研究现状进行分析;然后对经典的图像匹配算法进行了深入研究,并尝试利用这些算法对航拍图像与卫星影像进行匹配,分析其匹配存在问题;最后针对现有问题提出实现航拍图像匹配到卫星影像的方法,并实验分析本文所提方法的可行性和优越性。本文取得的研究成果如下:（1）针对航拍图像与卫星影像尺度差别大且图像特征不明显导致无法匹配的问题,本文提出了一种基于相机位姿参数配准航拍图像的方法。该方法以卫星影像为基准,根据航拍相机姿态角信息对航拍图像的方向和尺度进行配准,解决了航拍图像与卫星影像尺度差异大,特征不显著导致无法匹配的问题。实验结果表明,本文所提方法能够有效配准航拍图像与卫星影像的方向和尺度。（2）针对现有特征点匹配和模板匹配等图像匹配方法匹配航拍图像与卫星影像精度和效率低的问题,提出了一种分步匹配算法。该算法首先通过粗匹配缩小卫星影像的匹配区域,减小图像特征匹配的运算量,提高匹配效率。然后通过图像CNN（Convolutional Neural Networks）特征进行精匹配。实验结果表明,相对于现有的图像匹配算法,本文所提的匹配算法能够以较低的时间和内存消耗实现较高精度的匹配效果。此外,本文利用航拍图像与卫星影像的匹配关系,实现了对航拍图像目标位置的定位,并通过定位误差分析表明了该方法可以实现较高精度的定位,对于无人机探测地面目标进行定位的应用场景具有实际应用前景。