正射影像拼接是摄影测量生产工作中必不可少的一步,拼接质量的好坏直接影响后续影像信息的提取和分析。对于无人机影像而言,主要存在着因拍摄角度、光照条件、传感器自身性能造成的辐射差异和因投影差造成的几何差异两方面主要的问题,这两个问题的共同作用造成拼接后的影像存在着明显的亮度差异和几何裂缝现象。目前常用的算法很难同时处理好这两个问题,现有的一些商业软件解决方案是在依靠算法生成初始拼接线的基础上辅以人工编辑来获得符合生产要求的正射影像,不利于正射影像的自动化生产。论文以上述两个问题为出发点,结合无人机正射影像的特点,深入研究了基于图割法的无人机正射影像拼接算法。以下为论文的主要研究工作:(1)分析了无人机影像产生形变的原因及正射纠正方法,主要区别卫星平台和无人机平台因平台高度的原因而存在的差异;分析了影像存在色彩差异的原因,并讨论了色彩一致性处理算法,包括单幅影像和影像间的处理;(2)研究了基于图割法的影像拼接问题中有向图的构建方法,将影像拼接的问题转化为图的分割问题,借助图论的方法进行求解。主要思路为将影像差异矩阵映射为有向图的形式,在对图进行一次图割法分割的过程也即完成了对图像重叠区域的一次再分配;(3)提出了更为全面的有向图中边的加权方法,也即研究了重叠区影像的差异测度方法,通过测度重叠区像元的亮度差异、梯度差异以及局部纹理差异,对有向边进行加权,多个维度的差异计算能够更好的反映影像之间的差异;论文重点研究了基于图割法的无人机正射影像拼接算法,将图像拼接问题转化为图优化的问题,借助图论中网络流的图割法原理,来获取全局最优解,得到最佳拼接线网络。在图的构造过程中提出基于重叠区影像颜色差异、梯度差异以及纹理复杂度差异三方面结合的测度,能够更好的反映出影像差异。通过实验分析验证了该方法的真实性和有效性,其拼接结果优于基于动态规划的正射影像拼接算法,能够引导拼接线避开影像间辐射差异和几何差异明显的地区,获取符合生产要求的正射影像产品。