1.一种基于余弦相似度的改进最近邻距离比的特征匹配方法，其特征在于，
具体步骤如下
第一步，获取匹配用的参考图像和目标图像；
第二步，使用sift算法生成两幅图的描述子；
第三步，遍历参考图像和目标图像的所有匹配对，计算最近的三个近邻的最近邻距离比，剔除不满足的描述子；
第四步，对于同时满足两个最近距离比阈值的匹配点计算余弦相似度；再计算余弦相似度，保留最相似的候选描述子；
第五步，使用ransac剔除异常匹配对；
第六步，最终得到满足需求的匹配点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
给定至少两张图像，第一份为参考图像，第二份为目标图像，是在第二份目标图像中找到与第一份参考图像相匹配的点或目标。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，
针对每一个参考图像中的特征描述子，这里表示为
先计算欧氏距离，保留距离最接近的前三个，并按照公式(1)过滤掉不满足条件的配对描述子；
t的设置是保证距离有区分度，即距离最近的描述子比距离第二近的描述子小(1-t)x100％。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
如果同时满足公式(2)，则保留
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
计算参考描述子
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
如果特征向量已经做过归一化，则内积结果就是余弦相似度，过程见公式(3)、公式(4)。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
保留余弦相似度最大的描述子作为最终匹配点。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
将所有参考描述子遍历一遍之后，得到符合条件的候选匹配对；然后使用ransac算法进行异常点剔除。