根据影像的多尺度空间表达思想,使用非线性的关键点滤波算子将基准图和实时图分解为不同分辨率并具有不同特征的子图。通过调整不同尺度空间中各参数的权重准确的表示影像对的匹配相似度,并完成综合测度描述符的计算。最后通过测度描述符完成最顶层的粗略匹配,并将结果作为下一层匹配的初始条件,由粗至精完成最终的匹配。实验结果表明,本文方法在基准图和实时图存在一定几何变形和灰度差的情况下,能取得较高的平均匹配精度与正确匹配概率,并且匹配的速度也较快。