随着科学技术的不断发展,倾斜摄影测量技术作为一种在国际测绘遥感领域新兴的高新技术,在遥感影像数据获取、处理以及可视化技术上都有了新的飞速发展。倾斜测量技术通过在同一个飞行平台上搭载多个传感器,对同一区域进行垂直、倾斜等不同的采集角度来获取影像图,从而得到更为完整准确的影像信息,成为了新的获取测绘地形图,更新地理信息库,构建三维城市模型的重要手段和方法。在一些存在大量山谷地形区域的地区,由于社会技术的不断发展,人们对土地的使用,以及对于自然灾害也越来重视,就需要更为准确的地形数据,相比于传统的摄影测量,在存在大量山谷地形的区域里倾斜摄影测量技术优势更为显著,能够更准确的获取地形的准确信息,但是由于所获取的数据量较为巨大,在数据处理上难度也有所提升;同时倾斜摄影测量自身在拍摄过程中由于倾斜角度较大从而导致所拍摄的影像与地物有着较大的仿射变换,严重的透视畸变以及物体的遮挡;以及在后期数据处理过程中由于山谷地形特征不明显,从而导致影像不能正常匹配等问题。针对以上问题,本文主要研究了影像数字图像的特征提取与匹配算法,针对山谷地形影像特征不明显,难以正确匹配的问题,通过对现有的特征提取以及特征匹配算法进行研究,提出了一种适用于山谷地形的影像匹配方案,主要研究内容如下:一、分析特征点在匹配过程中的重要性,对图像匹配预处理的方法与流程进行了归纳总结,并且从图像的匹配基元,图像匹配的约束条件以及匹配方法三个方面对图像匹配的基本原理和知识进行了介绍。分析在图像匹配中的关键性技术,进一步明确本文的研究目的。二、重点对基于尺度不变的SIFT算子进行研究,分析了在特征提取方面较为出色的Moravec、SUSAN、Forstner、Harris四个特征点检测算子,以及最大稳定极值区域算法(Maximally Stable Extremal Regions,MSERs),并通过进一步的实验,对各个算子的性能进行评估,为本文的算法提供了参考基础。三、结合山谷地形的特点,以SIFT算子为基础,使用不同的提取算子与SIFT算法相结合,并对结合后的算法进行实验,确定出一个适用以山谷地形的低空摄影测量影像特征提取与匹配的一种算法。实验结果表明Harris算子与SIFT结合之后的算法与其它结合之后的算法相比更具有可靠性和稳定性,具有一定的实用价值。