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不变量特征提取是图像检索中的一个重要理论基础,在目前的实际应用中,SIFT算法已经被证明是一种很有效的局部不变特征提取方法[1],但它要提取较高维数的特征向量,使得计算量较大而且耗时.本文提出了一种基于SURF特征描述符的彩信图像匹配算法,以Hessain矩阵为基础,描述了特征点邻域的Haar小波响应分布,并利用积分图减少运算量.在相似性匹配阶段,使用快速索引减少匹配时间.实验证明,该算法不仅具有计算时间上的优越性而且与SIFT算法一样具有很好的鲁棒性,充分满足了彩信图像匹配系统的需求.