Para abordar la falta de robustez frente a variaciones de iluminación y desenfoque en imágenes aéreas de torres de transmisión, se propone un algoritmo de coincidencia de imágenes mejorado para imágenes aéreas. El algoritmo propuesto consta de dos componentes principales: un algoritmo AKAZE mejorado y una estrategia de coincidencia de características en tres etapas, que se utilizan para la detección de puntos de características y la coincidencia de características, respectivamente. Primero, el AKAZE mejorado aumenta el contraste de la imagen utilizando la Ecualización de Histograma Adaptativa Limitada por el Contraste (CLAHE), lo que resalta las características del objetivo y mejora la robustez frente a interferencias ambientales. Posteriormente, se emplea el algoritmo AKAZE original para detectar puntos de características y construir descriptores binarios. A partir de esto, se propone una estrategia de coincidencia de características en tres etapas mejorada para estimar la transformación geométrica entre pares de imágenes. Específicamente, la estrategia comienza con la coincidencia inicial de características utilizando el método de la relación del vecino más cercano (NNR), seguido del rechazo de valores atípicos a través del algoritmo de Estadísticas de Movimiento Basadas en Rejilla (GMS). Finalmente, un algoritmo de Consenso de Muestra Aleatoria (RANSAC) mejorado calcula la matriz de transformación, mejorando aún más la eficiencia de coincidencia. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto supera la precisión de coincidencia del algoritmo AKAZE original en un 415% en diferentes conjuntos de imágenes, mientras logra velocidades de coincidencia más rápidas. En condiciones del mundo real con imágenes aéreas de torres de transmisión capturadas por UAV, el algoritmo propuesto logra más del 95% de precisión en la coincidencia, que es superior a otros algoritmos. Nuestro algoritmo propuesto permite una coincidencia rápida y precisa de imágenes aéreas de torres de transmisión.