由于无人机有诸多优点,如重量轻,体积小,运输方便,成图周期短,时效性,成本低,并且能到达人员无法进入的危险区域,因而受到很多领域的青睐,尤其在大比例尺成图作业中更具优势。无人机不仅是卫星遥感的一种升华,更是大地测量手段的一种补充。随着无人机在测绘中的普遍应用,其影像快速有效的拼接及DEM生产越来越重要。但无人机也有缺陷,如受气流影响大、姿态不稳定、旋片角大、POS精度不高、像幅小致使照片数量多等问题,导致影像配准缓慢,甚至失败。尤其是在抗震救灾以及急需成图供野外调绘时,满足不了影像的速拼及各种附加产品生产的要求。基于无人机影像的特点,结合在生产中遇到的两个主要问题—POS精度不高以及像片的重叠度或者姿态角不能满足传统空中三角测量要求的情况,本论文主要针对以上两个问题做一个初探,并提出解决办法。针对第一个问题—因POS问题导致匹配失败,本文提出一种给定并修正POS线元素初值的办法。先是用SIFT算子对影像进行特征提取,而后基于欧式距离匹配,再依据同名点对应的模型点坐标大致相等的原理给出影像POS线元素的初值,之后通过连续法相对定向对初值修正,从而计算出新的POS线元素。再次应用于空三加密软件中,以辅助完成匹配及其后续工作。另外针对第二个问题,在无人机序列影像不满足三度以上重叠以及小角度等情况下,按照传统空三流程无法完成相对定向及影像拼接时,本文将对其基于计算机视觉的序列影像的拼接,给出一种利用SURF算子检测特征点,利用SIFT算子提取描述符,基于BBF匹配,利用RANSAC剔除误匹配,分别使用相似变换、仿射变换、射影变换建立几何变换模型,经试验发现射影变换的精度最高,更适合无人机影像的拼接,并利用LM局部优化算法对模型参数进行优化,无需POS和相机检校数据,只要满足有重叠的图像(大角度或者重叠度达不到摄影测量生产要求的)均可实现快速匹配以及拼接。最后可利用POS数据对拼接后的大影像进行简单的地理配准,再经过重采样后,影像便具有大致的坐标信息,对于应急灾害以及外业调绘指导性工作均有深远的意义。