倾斜摄影技术是国际测绘领域近些年发展起来的一项高新技术。倾斜摄影测量是航空摄影测量的一个突破,针对传统的摄影测量而言,打破了只能从垂直角度进行拍摄的局限,它在同一个飞行平台上搭载多个传感器,同时从一个垂直、四个倾斜五个不同的角度采集影像,并且尽可能多的获取地面物体的纹理信息,将用户引入了视觉的模型世界。倾斜摄影获取到众多的影像图,如何快速高效的进行影像拼接显得格外重要。同时如何能够快速高效的完成影像匹配是现代化发展的需要。影像匹配的精度决定影像拼接的质量。倾斜影像匹配存在的主要问题:(1)倾斜影像为相机主光轴有一定的倾斜角拍摄,并且航摄图像大都是自然场景,其场景比较复杂,容易受到成像条件和环境的影响,导致图像之间存在众多的畸变和仿射变形;(2)现在常用的基于特征的图像匹配算法时间效率很低,与当今社会快速发展需要不符合。因此,对于图像匹配算法在实际工作和生活中的应用,算法需要进行改进和优化,因此影像匹配算法的研究具有非常重要的理论和实际意义。基于上述的研究背景,本文将某一次倾斜摄影测量航拍的影像图作为六组实验的数据源,运用MSER良好的仿射不变性、区域稳定性和区域尺寸的可变性和SIFT良好的伸缩性、独特性、多样性、高速性及其易获取到局部区域的特征的特点,并以SIFT和MSER为基础,提出一种基于MSER仿射不变区域特征的匹配算法--MSER-F(其中Maximally Stable Extremal Regions-Feature),重点研究倾斜影像特征点提取及影像匹配的问题。所提出的MSER-F算法的主要思想如下:首先在高斯多尺度空间上检测出MSER区域,再利用仿射椭圆对MSER区域进行拟合,其次基于SIFT描述符对拟合区域进行描述匹配,获得大量的初始匹配点集,接着采用RANSAC方法剔除外点。根据提出的MSER-F算法,使用VS2010和OpenCV2.4.9设计六组实验,并对MSER-F算法的可靠性进行了分析。得出的主要结论如下:(1)通过分析实验一、二、三的各组实验数据,实验证明SIFT算法具有很强的旋转不变性和抗缩放性,它具有很强的鲁棒性;SIFT算法在仿射变形和图像透视变形方面较弱,它的抗仿射和透视畸变的能力非常差。(2)通过实验一与实验四的对比分析,MSER-F鲁棒性较高,由此能够证明新算法的抗旋转性能良好;通过正确匹配对数的结果比较,在抗旋转变形的方面,MSER-F算法相较SIFT算法还是较弱。(3)通过实验二与实验五的对比分析,MSER-F算法匹配数量还是不错的,也可以完成影像匹配工作,MSER-F算法的对抗缩放变换的能力良好;通过正确匹配对数的结果比较,在抗缩放变形的方面,MSER-F算法相较SIFT算法还是较弱。(4)通过实验二与实验五的对比分析,MSER-F具有较高的鲁棒性,证明MSER-F算法抗仿射变形的能力优良;通过正确匹配对数的结果比较,在抗仿射变形方面,MSER-F算法远优于SIFT算法。(5)在现实工作中时间和效率一样重要,SIFT算法检测到的特征点数量明显高于MSER-F算法检测到的特征区域数量,因此认为这是造成MSER-F算法最终匹配数量低于SIFT算法的原因,依据统计的平均运算时间MSER-F算法的运算速度仅为SIFT算法的0.239倍,MSER-F算法的运算速度更快。