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近年来,基于图像尺度空间提取的描述子在特征匹配中取得了不错的结果.但是,尺度空间的划分方式通常却被主观地判定.因此,本文引入粒子群优化(PSO)算法来找寻更加合理而有效的尺度划分.首先,采用粒子群算法,自适应地寻找到更加合理而有效的尺度划分方式;然后,基于新的尺度划分,结合累积稳定性投票(ASV)描述子提取方法,生成最终的PSO-ASV描述子;最后,通过在Oxford和Fischer图像匹配数据集上进行对比实验来验证其有效性.实验结果表明,PSO-ASV描述子能够获得很好的匹配结果,验证了本文方法的