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对于在传统的图像匹配过程中,存在误匹配率高和匹配效果不佳的问题,提出基于加速鲁棒特征(SURF)算法与快速近似最近邻查找(FLANN)搜索的图像匹配方法。首先采用Hessian矩阵来获知图像的局部最值,然后在图像上构建尺度空间,通过不同的尺度空间定位出特征点,并确立特征点的主方向,再生成特征点描述子,最后结合FLANN搜索算法对图像进行匹配。实验表明,该算法相对传统的图像匹配方法提高准确度和匹配效果。