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针对双目视觉测量中所使用的SURF图像匹配算法精度不高的问题,提出了一种改进SURF算法的图像匹配方法并将其运用到双目视觉测量中;首先通过经典SURF算法检测和描述图像特征点、特征向量;其次采用双向特征向量匹配策略对匹配点进行初始过滤;最后采用PROSAC算法根据极线约束几何模型对初始过滤后的匹配点进行二次筛选,得到最终的优质匹配集合;实验表明,改进SURF算法具有更高的匹配准确性和较好的算法实时性,运用改进SURF匹配算法的双目测量系统可实现更准确的目标测距定位。