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针对图像特征点的匹配中单纯依靠灰度度量会出现多峰值以及匹配不可靠、不准确的问题,提出了一种新的基于RSTC不变矩的匹配方法.该方法首先用改进的SUSAN算法找到角点,然后构造一种新的RSTC不变矩来描述角点特征,并用RSTC不变特征量作为匹配相似度的度量,再结合RANSAC鲁棒估计以及外极线约束进行引导匹配.对实际图像的实验表明,该方法可以获得比较好的匹配结果,消除了野值匹配所导致的长线条,并且精度比灰度匹配方法提高了6%以上.