采用林业机器人代替人力进行林木作业是一种较为高效的解决劳动力匮乏和工作效率低问题的方法,特征匹配是实现林业机器人智能化的机器人双目立体视觉系统的关键问题。本文的主要研究成果如下：1、本文提出了一种在正交rgb色彩空间下,基于彩色不变量的SURF点状特征匹配方法。使用本文建立的图像数据库的实验结果表明,与传统方法(基于灰度图像的SIFT算法、基于灰度的SURF算法和彩色SIFT算法)比较,提取点对数比其他算法多15%,匹配分数高于其他算法,错误匹配率降低约27%。2、本文提出了一种新的基于彩色图像的线状特征匹配方法：在正交rgb彩色空间下,利用彩色不变量理论,改进了Hough变换算法。并且改进了传统的彩色直方图,作为一种新的彩色描述符。创新点在于其能够直接利用彩色信息去检测和匹配线状特征。算法的结果好于传统的基于灰度图像和几何描述符的算法,错误匹配率比其他算法低约20%,匹配分数高于其他算法。3、本文提出了一种在rgb正交彩色空间下,基于彩色不变量提取彩色区域特征的区域特征匹配算法。并应用彩色不变矩构建描述符,改进了传统的MSER算法。这种方法的创新点是能够减小光照对区域匹配算法的性能的影响,减少传统的计算每一个彩色通道的方法的时间；彩色不变矩所得到的描述向量能够更好地利用区域的彩色和几何信息。实验结果表明,与传统方法比较,本文的算法效果更好,提取特征数比其他算法多30%,错误匹配率降低35%,约50%的平均匹配分数。