针对景象匹配辅助惯性组合导航系统需要快速准确获取飞行器位置和航向偏差的要求，提出了一种基于区域协方差的实时图像匹配算法.算法采用区域协方差矩阵的距离作为图像匹配时的相似性度量.首先，对图像进行高斯平滑滤波，提取图像的多种特征计算区域协方差矩阵，利用金字塔多级匹配技术进行全局搜索，获得测试图在参考图中像素级匹配位置.然后，利用全局匹配的结果，在实测图上选取多个局部区域，分别进行局部搜索匹配，获取参考图和实测图中一一对应的局部匹配集.最后，利用RANSAC算法和最小二乘算法计算出两幅图像间的最优相似变换参量.仿真分析表明，该算法能满足景象匹配辅助惯性组合导航系统实时性、精确性和鲁棒性的要求.

在分析Hausdorff距离特性的基础上，提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同，该算法利用Hausdorff 距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配，通过“减少匹配位置”以及“减少匹配位置相似性测度计算量”两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数；而在每个匹配位置，只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度，非特征点不参与计算，从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度，采用由粗到精的两级匹配策略，第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点，第二级以第一级匹配为基础，在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明，提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确，在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.