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特征点匹配是计算机视觉领域的一个重要课题．针对ORB算法在特征点匹配基本上没有尺度不变性．与SURF理论算法相结合，提出基于算法组合的改进算法SUORB。首先生成多尺度空间，并在多尺度空间里检测稳定的极值点．以便提取出的特征点具有尺度不变信息；然后使用ORB描述符来描述特征点．生成旋转不变性的二进制描述符：最后实现特征点匹配。实验结果表明，SUORB有效地解决ORB的缺陷，在图像尺度变化时，SUORB匹配算法比ORB匹配算法的准确度明显提高：同时SUORB和ORB两种算法的匹配速度很接近。