摘要：基于局部区域的仿射不变特征被广泛应用于目标识别、场景分类和图像检索.在已经提出的仿射不变局部特征中,最稳定极限区域特征MSER(maxi mally stable extremal region)在多个方面具有优越的性能.但是由于最稳定极限区域特征MSER是从单一尺度图像中提取的,当图像尺度发生较大变化时,图像的模糊会使最稳定极限区域特征的边界发生变化,从而影响特征的稳定性.针对这一问题,通过定义多尺度空间中极限区域的稳定性指标,提出一种在图像空间和尺度空间都最稳定的极限区域特征,并设计了在尺度空间进行极限区域提取的快速算法.同时,针对极限区域可以较好地描述特征轮廓的特点,将局部灰度梯度信息和形状信息相结合设计了一种新的特征描述器.这种特征被称为多尺度最稳定极限区域MMSER(multi-scale maxi mally stable extremal region)特征.实验结果表明,在不同仿射变化条件下,MMSER的稳定性和可识别性均优于MSER,而且其描述器的创建时间约为SIFT描述器的45%.