针对无人机（UAV）视觉定位过程中传统特征提取与匹配算法匹配质量不佳的问题，提出了一种基于输电杆塔区域提取的图像匹配算法。首先，将图像划分为若干相互重叠的网格区域，并对每个区域采用双层金字塔结构提取特征点，从而保证特征点的均匀分布；其次，使用直线分割检测（LSD）算法提取图像中的直线，从而利用输电杆塔的特殊结构得到输电杆塔的支撑区域；最后，在连续图像中对输电杆塔区域与背景区域内的特征点分别进行匹配，以进一步估计相机运动。在旋转和平移估计实验中，与传统的ORB特征提取与匹配算法相比，所提算法的特征匹配准确率提升了10.1个百分点，相对位姿误差的均值降低了0.049；在UAV巡检实验中，采用所提算法进行UAV轨迹估计的相对误差为2.89%，表明该算法可在实时绕塔飞行过程中实现对UAV位姿的鲁棒、精确估计。
