近年来自动目标识别技术在军事、工农业生产领域的应用越来越广泛,自动目标识别算法性能测试已经成为自动目标识别技术的关键问题之一。在实际性能测试过程中,由于经费、时间以及目标的非合作性和背景的复杂性限制,只能获得特定成像条件下的部分图像序列,因此需要设计算法根据已获得的图像序列来仿真生成指定成像条件下的图像序列,以供性能测试使用。本文的目的是设计一套实景图像运动特性变换系统,该系统能够根据一种飞行轨迹下拍摄的图像序列,生成指定轨迹下拍摄的图像。本文在对国内外相关文献分析的基础上,围绕论文目的,设计了实景图像运动特性变换算法,并给出了关键技术的解决方法,主要研究与工作内容如下：(1)设计了实景图像运动特性变换算法本文处理的图像和仿真生成的图像都是航拍图像,考虑到环境、成像设备以及拍摄姿态的影响,实景图像的运动变换算法的流程包括实景图像预处理、运动属性预估、全景图生成和新视角图像合成。(2)给出了基于SIFT和改进的RANSAC的图像配准算法论文在深入研究SIFT算子和RANSAC算子的基础上,针对RANSAC算法剔除误匹配的阈值鲁棒性不足的问题,设计了具有自适应阈值的RANSAC算子,提高了算法的鲁棒性。为了使获得的匹配点集分布更加均匀合理,提高配准精度,本文提出了基于误差和对比度的特征点均匀分布算法,并且给出了理论论证,进行了仿真数据验证和实际数据的实验验证。(3)设计并实现了序列图像全景图生成算法本文以高度为索引值,选择最少的图像,参与图像拼接,如果图像的拍摄角度较大,需要加入图像校正,这样可以降低图像的误差累计。(4)实现了实景图像运动特性变换系统以VC6.0为开发工具,基于开放计算机视觉库(OpenCV),实现了系统流程中包含的各种算法。经测试表明：系统的各个模块都完成预期功能,性能稳定。