摘要：当前图像匹配方法主要基于单个像素的灰度或梯度信息等局部特征来完成匹配,使其存在较多漏匹配点以及错误匹配点,为此提出一种双重检测策略耦合PROSAC方法的图像匹配算法。构造灰度值自适应模型,改进FAST算子,联合Harris算子,建立特征点双重检测策略,完成图像特征点的粗-细提取;基于Haar小波,通过确定特征点的主方向以及构造描述子向量,生成特征描述子;以特征点为中心,建立矩形搜索窗口,构造双向匹配策略,完成特征点的匹配;基于PROSAC(progressive sample consensus)技术,依据特征点的匹配相似程度,对特征点进行降序排列,通过计算匹配点极限距离识别误配点,有效降低算法的误匹配率。实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,该算法具有更高的匹配精度与鲁棒性。