1.一种自适应阈值图像匹配方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、分别对待匹配的两张RGB图片进行特征点提取；

步骤2、利用KNN算法计算每一个特征点对应的最近邻匹配向量M1与次近邻匹配向量M2；

步骤3、根据最近邻匹配向量M1与次近邻匹配向量M2计算自适应阈值ratio；

步骤3中所述自适应阈值ratio的计算公式如下：

式(1)中：M1为两张图片所有特征点的最近邻匹配向量；M2为两张图片所有特征点的次近邻匹配向量；|M1|i为M1中第i个向量两特征点的距离；|M2|i为M2中第i个向量两特征点的距离；ratio为求出的用于去除误匹配的自适应阈值；n为特征点的个数；

步骤4、新建向量M，并根据所述自适应阈值ratio去除误匹配，得到正确匹配后将其存入向量M，即得到正确的匹配向量M，完成匹配。

2.根据权利要求1所述一种自适应阈值图像匹配方法，其特征在于，步骤4去除误匹配的依据如下：当 时，最近邻匹配M1i是正确匹配，否则最近邻匹配M1i是错误匹配，将其去除。