针对图像匹配问题,提出了一种图像多阶特征对集的最优匹配模型.图像的多阶特征主要是指一阶、二阶和三阶特征,分别由单个特征点、特征点之间的边或者连接特征点的三角形来定义.最优匹配模型是一个以图像多阶特征为顶点集的加权二分图,其优点是权重参数可以直接计算,并能采用Kuhn-Munkras算法求解最大权对集.实验结果表明,该模型具有很好的鲁棒性,对于视频序列图像和涂鸦图像,即使在存在较大缩放、旋转和仿射变换的情况下,也能获得比较精确的匹配结果,其准确度通常优于OpenCV中著名的Flann和BruteForce匹配算法.