随着多视角航空摄影测量技术的不断发展，多视角航空影像数据在三维重建中发挥着越来越大的作用。但是由于多视角航空影像在获取过程中视角发生显著的变化，导致影像间存在较大的仿射变形和辐射畸变等现象，使得传统的基于灰度的影像匹配在多视角航空影像连接点的自动提取上已不再适用。因此，研究适用于连接点自动提取的多视角影像可靠匹配算法，对推动多视角影像空中三角测量自动化进程，提高三维重建效率等均有重要的意义。　　本论文的主要研究内容如下:　　(1)介绍了影像匹配的理论基础，主要包括匹配方法、匹配策略、粗差剔除方法及匹配性能评价指标等。　　(2)针对几种常见的经典特征点检测算子，设计了相同的匹配策略，通过在不同类型和畸变立体影像上进行特征匹配算法对比实验，客观的分析和评价了其在特征提取重复度上的性能，从而获取可适用于倾斜影像的特征匹配算法。　　(3)针对连接点在数量、精度和分布上的要求，研究了一种互补测度，用来评价两种不变特征的融合互补效果。针对几种不变特征检测算子，设计了几种融合互补不变特征匹配算法，来获取数量更多、分布更均匀的连接点，并通过在多视角航空立体影像上进行融合互补不变特征匹配对比实验，客观的分析和评价了其互补效果，从而获取可适用于倾斜影像的融合互补不变特征匹配算法。　　(4)针对BBF查询机制存在最近邻近似错误而导致的匹配成功率降低的情况，研究了一种基于BBF-KD-树和核线双重约束的LSM匹配算法，实验结果表明双重约束条件有效的提高了匹配的成功率;针对互补测度实验，研究了一种基于融合互补不变特征的LSM匹配算法，实验结果表明该算法能够获取数量更多、分布更均匀的匹配点。两种算法在实现的过程中除了使用双重约束条件以外，还使用了128维SIFT描述符对特征点进行描述，最近邻距离比率作为相似性度量标准，RANSAC算法粗差剔除，最小二乘匹配优化坐标等策略，提高了匹配的可靠性和精度。连接点提取实验结果表明本文的算法可以很好的适用于多视角影像连接点的自动提取。