图像匹配是计算机视觉中的一个基本问题，在诸如三维重建、对象识别和分类等应用中，图像的匹配都是一个关键的步骤。本文主要研究了轮廓图像的特征提取和匹配技术。 在图像特征提取技术上，引入带形参的B样条模型，给出了基于形参均匀B样条模型的角点提取算法。首先采用带形参B样条函数对原始曲线进行迭代逼近，利用曲线曲率分布来确定特征点。通过实验分析，归纳了选择形参的策略。对于不同的边缘轮廓，合理选择不同的形参值，提高了拟合的精度，降低了拟合的开销，使得本文的算法适用范围更广，具有更高的灵活性。 在图像的特征匹配上，本文给出了一种新的匹配算法，引入总曲度相似不变量，根据本文特征点提取算法得到特征点的顺序分布性，首先匹配特征线段总曲度，然后展开特征线段实现特征点的匹配。同时匹配过程中，分析并改进了在图像边缘轮廓封闭和不封闭情况下总曲度的计算方法，使之满足不同的边缘轮廓情况。实验结果证明本文的算法的有效性。