随着信息技术和计算机网络的发展，计算机对多媒体信息的理解也随着多媒体信息的爆炸性增长而发展的越来越深入。图片匹配是计算机视觉领域的一个基本问题，同时也是图片检索、模式识别等其他领域的一个基本问题。图像匹配算法总体上可分为基于全局特征的方法和基于局部特征的方法。后者由于在图片旋转和尺度变化等现实几何变换下存在无可比拟的优势，已经成为该领域研究的重点。但是，由于基于特征的方法研究的是局部特征点或者局部特征区域，如何建立图片之间特征的几何约束来提高图片匹配的准确率已经成为一个热点和难点。本文采用SIFT特征点作为图片局部特征的描述特征，SIFT特征点具有旋转、尺度、平移不变性的巨大优点，同时SIFT特征点在一定条件下具有仿射不变性。本课题同时也利用了MSER这一区域特征。MSER作为区域特征，在和其他区域特征相比较中，最具有旋转、尺度、平移和仿射不变性。考虑到图片匹配几何约束存在的种种问题，本文提出一种中强几何约束的方法，该方法能够解决在图片尺度、旋转、仿射变换中弱几何约束的缺点。从实验效果我们可以看出，针对于数据集中所有的几何变换和光照变换等，论文所采用方法的准确率均超过基线模型方法的准确率。