随着传感器技术、航空航天技术和数据通讯技术的不断发展,现代遥感技术已经进入一个能动态、快速、多平台、多时相、高分辨率地提供对地观测数据的新阶段。由于受到自然及技术等因素制约,在实际应用中很难得到同源、同时相卫星影像。但与之相比,同一地区不同传感器、不同分辨率、不同时相、不同观测角度的异源高分辨率卫星影像却比较容易获取,因此近年来一些学者根据双目视觉、摄影测量与遥感等理论和方法,研究利用异源遥感影像数据实现目标地物的三维重建,该研究将极大拓展遥感影像的使用价值,具有重要的理论意义和实践意义。而在异源影像三维重建中,技术关键在于异源、高分辨率卫星影像的高精度密集匹配。研究表明在同样地面覆盖的情况下,随着空间分辨率的提高,卫星影像数据量急剧增加,呈现出海量数据特征。并由此产生了很多诸如几何噪声增大、观测角度变化、局部形变加剧、特征相似性降低等异源高分辨率影像特有问题,使得适用于低、中分辨率同(异)源遥感影像匹配方法难以实现异源高分辨率卫星影像的密集匹配任务。本论文正是基于此开展研究,提出了一种渐进式多特征异源高分辨率卫星影像密集匹配方法,其思路在于通过渐进式的匹配策略,充分利用多特征的数量优势,达到逐步约束获取密集匹配点的目的。主要研究内容如下：(1)基于渐进式局部几何约束模型的特征匹配。通过同名直线和核线的约束模型提取同名点,并在此基础上充分利用初始同名点提取局部几何约束模型,对多特征进行渐进式约束匹配。随着同名点数量增多不仅提高局部几何约束模型的精度,而且可以不断改善对特征的几何约束能力,同时在匹配过程中也充分利用了特征相似性信息,从而有效解决了异源影像匹配中同名点不足的问题；(2)RFM反解模型的构建。在有理函数(RFM)正解模型的基础上,利用像方与物方之间映射关系迭代构建出一种RFM反解模型。并在此基础上,建立了异源高分辨率卫星影像近似核线模型,为异源影像匹配限定了几何约束范围；(3)直线匹配模型的构建。提出一种结合直线几何特征和梯度特征的匹配方法。在匹配的过程中,通过近似核线、直线梯度的约束,基于影像粗匹配模型求取特征直线间的垂直距离和重叠范围来获取同名直线；(4)虚拟特征点集的构建、描述与匹配。提出一种虚拟特征点集的构建方法。同时针对虚拟特征点难以进行匹配的问题,提出了一种特征描述符构建方法,并基于局部几何约束模型和特征测度模型完成了对虚拟特征点的匹配,大大提高了同名点提取的数量与精度。实验结果表明,通过论文所提出的渐进式多特征匹配方法实现了异源高分辨率卫星影像密集匹配目的,为三维重建奠定了数据基础。