图像匹配技术是模式识别和计算机视觉的研究热点,是图像融合、拼接等技术的前提。尽管近几十年来该方面的研究有着丰硕的成果,但是由于人为因素、设备、外部场景等因素的影响,待匹配图像之间可能存在几何变换、光照和遮挡情况使得该领域的研究任务仍然十分艰巨,需要进行深入的研究。基于特征的图像匹配技术具有很好的可靠性和鲁棒性,是近年来图像匹配方法研究的主流,而点模式作为图像的重要特征,有着重要的研究意义和价值,对点模式匹配的研究成为目前研究的一大热点。图作为描述数据的一种工具,可以保留区域、结构之间的相互联系,能够有效的表达出结构特征信息。利用图模型来实现点模式匹配的研究受到了目前许多研究者的青睐。本文利用传统的谱图理论在点模式匹配应用的基础上,借鉴图像局部描述子使用梯度或者亮度的统计量描述图像局部区域的思想,从点的结构属性关系入手,介绍了一种基于谱图理论的点模式匹配算法,利用特征谱与谱隙序列的统计量构造的结构描述子来表示点的特征,这种结构谱描述子具有旋转、平移不变性和较好的判别能力等优点；同时,本文结合邻近关系表示的几何相容性定义了求解匹配问题的目标函数,将匹配问题转化为一对一约束下的优化问题,利用概率松弛对匹配目标函数的求解方法。为了验证本算法的有效性,本文从模拟数据和真实图像两个角度进行了实验。模拟数据实验的目的是为了定量分析位置噪声和出格点对算法性能的影响,同时我们还对真实图像进行了详细的实验,用来验证本算法在图像匹配中应用的正确性和有效性。实验结果表明了模拟数据和真实图像实验均表明该算法对出格点和噪声具有相对较好的鲁棒性。