影像匹配是三维重建等视觉任务的前提,其为不同条件（光照、相机位置、角度等）下的多幅影像建立同名特征对应关系,为后续任务提供先验信息。宽基线影像之间往往存在显著的尺度变化、视角变化及光照变化等问题,使得影像匹配的难度大大的增加。如何实现宽基线影像间可靠的特征匹配是亟待解决的难点问题。为此,本文面向无高精度定位信息的城区宽基线影像,针对传统方法为同名点计算的特征区域影像内容不一致,导致同名点特征描述符相似度低、匹配失败的问题,提出一种局部结构约束的宽基线影像特征点分级匹配方法。首先,根据城区影像具有丰富线性结构特征这一特点,本文匹配方法利用影像共面直线特征构建交叉点,将交叉点与传统特征点检测算子获得的兴趣点一并作为匹配基元。鉴于交叉点局部结构对影像视角变化具有较强的鲁棒性,在初始匹配中以交叉点作为匹配基元,基于交叉点所对应的直线特征及邻域内其他直线特征的几何位置关系构建视角不变特征区域,进而构建对视角变化具有鲁棒性的特征描述符并进行相似性度量,获取交叉点匹配结果;然后,针对交叉点匹配得到的同名点数量较少的问题,本文在交叉点匹配的基础上进行了兴趣点匹配。即利用传统特征点检测算子如SIFT算子获取兴趣点,基于兴趣点与交叉点的相对位置关系为兴趣点构建对视角变化鲁棒的特征区域,进而计算描述符并匹配,获得兴趣点匹配结果;最后,将其与交叉点匹配结果合并一起输入到RANSAC框架中进行误匹配剔除,得到最终的宽基线影像特征点匹配结果。实验结果表明,本论文方法在无需任何先验信息的情况下,能够在具有显著视角变化的宽基线影像之间获得比现有特征匹配方法更佳的匹配性能,尤其在正确匹配特征点数量方面有明显提升。