在基于特征的图像配准中，特征匹配是一个关键且具有挑战性的过程。 本文提出了一种鲁棒的特征点匹配方法，结合了尺度不变特征变换（SIFT）和支持向量机（SVM）来匹配动态航空图像的配准特征。 在这种方法中，每个特征点都由128维SIFT描述符描述为训练向量。 然后通过支持向量机建立特征匹配模型。 使用此模型，特征点可分为两类，一类是匹配的特征集，另一类是不匹配的特征集。 使用三对红外（IR）和紫外（UV）航拍图像来评估性能。 匹配结果证实，即使存在很多离群值，该方法也可以精确匹配特征点。