针对同时定位与地图构建（SLAM）中的特征匹配关键环节, 提出一种融合特征点和特征区域的图像追踪与匹配算法, 以解决交替出现纹理丰富和纹理缺失的间断纹理环境中图像特征易丢失、误匹配率较高的问题。首先, 利用ORB算法和半稠密直接法分别对图像提取特征点和特征区域。其次, 使用渐进一致采样法(PROSAC)剔除ORB算法的误匹配特征点, 并计算特征点的正确匹配率。最后, 针对纹理缺失环境中特征点丢失严重的问题, 以特征点的正确匹配率作为判断依据, 对低匹配率图像, 则基于特征区域使用半稠密直接法实现图像的追踪, 同时对追踪结果进行非线性优化, 提高了特征区域追踪的准确性和稳定性。实验结果表明, 该算法适用于间断纹理环境, 在纹理丰富和纹理缺失条件下均可提高图像匹配的准确率。