电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化，针对传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低，严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题，提出了一种基于改进OANet的图像拼接算法。首先，借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像进行粗匹配；其次，对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet），从而增强网络对局部和全局上下文信息的抓取能力，得到更精确的成对匹配点；然后，通过MPA算法配准待拼接图像；最后，借助内容压缩感知算法计算重叠区域的最佳缝合线以完成图像拼接。改进OANet相较原OANet的正确匹配点数量增加了10%左右，耗时平均增加了10 ms；与APAP算法、AANAP算法、MPA算法等配准拼接算法相比，所提算法的拼接质量最好，其待拼接图像的重叠区域的均方根误差为0，非重叠区域未发生畸变。实验结果表明，所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。
