图像匹配能将待匹配图像变换到原有图像的坐标系中，在各种视觉任务中起着重要的作用。基于特征的图像匹配算法能够在图像中匹配到一些更具区分度的特征，与其他图像匹配方法相比，其具有高精度、高灵活性、高鲁棒性等特点。针对传统特征匹配算法匹配稀疏的问题，提出一种基于改进深度特征匹配算法的密集特征匹配方法。首先，通过VGG网络提取图像的一系列特征图，在初始特征图进行最邻近匹配计算单应性矩阵并进行视角变换；然后，基于特征图的频域匹配特点进行深层特征图融合，用于特征粗匹配；最后，基于粗匹配的结果在浅层特征图上进行特征细匹配用于校正特征匹配的结果。实验结果表明：所提算法提升了特征匹配的精度和匹配的特征数量。

针对固态激光雷达视场小导致建图过程中回环检测困难的问题，提出了一种基于单帧-子地图描述子匹配的回环检测算法。首先，利用前端里程计提供的位姿将若干帧点云拼接得到子地图后获取描述子，并将其位置加入K维树中。其次，对于每一个当前帧，利用K维树搜索候选子地图，依次按照里程计位姿投影至子地图坐标系后获取描述子，以实现描述子旋转、平移不变性。然后，利用二进制描述子进行对齐，并利用掩模方法计算当前帧描述子和子地图描述子的相似度。最后，对于符合条件的回环对，使用CFB-ICP算法进行配准获得回环因子，并执行因子图优化。在公开数据集以及真实室外环境中分别进行实验测试，结果显示此算法在满足实时性的前提下，可以减小长程建图时的累积误差，提高定位与建图精度。