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针对AKAZE算法匹配速度差的问题,提出一种将SURF与AKAZE相结合的改进算法。利用Hessian矩阵检测特征点并采用M-LDB算法计算其描述符,并使用汉明距离进行图像粗匹配,最终以RANSAC算法剔除误匹配点,得出匹配结果。经过速度上的改善,该算法的匹配速度比SURF算法提高近两倍,比AKAZE算法提高近6倍。此外,算法在不同模糊程度图像匹配、不同JPEG压缩以及不同视角变化下的图像匹配正确率都有提高。经多次试验与论证,结果表明,算法在加快原有算法匹配速度的同时,也提高了图像匹配的鲁棒性。