本发明公开了一种基于深度学习的无人机图像对齐方法、电子设备和存储介质，所述方法包括：构建伪造无人机透视变换数据集，对数据集进行裁剪处理，获得输入图像的灰度图像、横坐标和纵坐标的位置偏移，构建基于编码器与解码器的神经网络，并使用残差网络将浅层特征向深层特征进行补充，并添加了通道注意力机制，使通道信息更丰富表达，并使用RANSAC方法进行后处理，增强了对于透视矩阵估计的鲁棒性；本发明无需人工标注，便可实现透视矩阵的估计，从而实现无人机图像的对齐，并在不同光照，天气，图像噪声干扰下，鲁棒地将无人机图像进行对齐。