由于红外图像是通过“测量”物体向外辐射的热量而获得的，故与可将光图像相比：

目前绝大多数景物匹配算法提取的都是全局不变特征，它能很好解决同一目标的一致性判决问题，但很难消除图像的成像畸变。当图像之间的成像畸变很复杂时，利用全局信息进行匹配非常困难，特别是存在局部遮挡时，全图特征会随之变化。

基于以上特点，红外图像的匹配识别与跟踪一般都是基于特征的方法，一般都是采用局部不变特征来对红外图像进行处理识别。

局部特征提取，即，将图像整体分割成若干个组成部分，对每一部分提取全局特征。此处的分割并不是我们直观认为的分割，理想情况下，人们总希望局部特征对应客观世界的物体的一部分，但是这是不现实的，往往需要借助图像处理技术对高层场景进行理解。

特征描述算子是一种图像局部结构特征的定量化数据描述，它应该能充分反应特征点附近图像的形状和纹理结构特性。

一个理想的特征描述子应该具有以下特征：

描述子分类：

参考：http://blog.csdn.net/horseinch/article/details/51819448