直线匹配作为图像特征匹配中最基本的问题之一,在计算机视觉领域中有着十分基础和重要的地位,对非自然场景进行三维重建、姿态估计、摄像机标定等具有重要作用。现有的直线匹配方法主要是基于纹理特征和几何结构,在视角变化和直线端点明显变化的图像中效果欠佳。在直线匹配方法中,利用点线关系作为描述符来进行直线匹配,受直线结构和纹理影响比较小,但是点匹配的准确度对直线匹配结果具有重要影响。为了提高直线匹配的准确度,本文引入更高准确度的描述符—网(Descriptor-Nets,D-Nets)点匹配方法进行特征点的匹配,进而利用特征点匹配结果来引导直线匹配。本文使用直线邻域内的三对匹配特征点和该直线上两个关键点构建点线射影不变量,并根据该不变量计算直线邻域之间的相似度,进而获得直线匹配。实验结果表明,更高准确度的D-Nets点匹配法使得基于点线关系的直线匹配法具有更好的匹配效果。多视角直线匹配过程中,不变量是描述直线在射影变换下保持不变的有效手段,而共面直线交点在射影变换下是保持不变的,利用交点匹配使得点匹配更加稳定,因此本文使用D-Nets匹配直线的交点,进而利用交点匹配的结果来引导直线匹配。另外由于提取的直线通常位于平面上或者是平面的边缘线,交点所在的两条直线必处在同一平面上,因此可通过图像间的单应变换矩阵得到更多潜在的匹配直线。与现有成熟方法相比,本文直线匹配方法能够快速产生直线匹配结果,在视角、缩放、旋转、遮挡等多种图像变换下均取得了较好的匹配效果。