针对传统ORB算法对边缘敏感且误匹配率较高的不足,提出了一种改进的ORB特征匹配算法.首先,采用改进的FAST14-24算法进行角点的初步提取,克服了传统ORB角点检测算法对图像边缘敏感的不足;然后在角点精筛选阶段,使用Shi-Tomasi角点检测算法剔除大部分的伪角点,得到重复率更高的特征点集;然后,使用改进的类视网膜描述符提取算法提取512维二进制描述符,并对描述符进行训练,使描述符具有更好的区分性;最后,在特征匹配阶段使用汉明距离进行匹配.在图像匹配实验中,本文算法的匹配正确率相比传统的ORB算法提高了18％～62％.实验结果表明:所提算法具有比ORB算法更高的匹配精度以及更好的鲁棒性.