1.一種基于多特征哈希學習的航拍圖像快速匹配算法，其特征在于，包括以下步驟：

1)輸入航拍圖像f₁、f₂，根據航拍圖像的航向重疊率α選取匹配區域f；

在匹配區域f內采用FAST-9算法提取特征點，獲取特征點集{(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_i,y_i),...,(x_n,y_n)}，i∈[1,n]，n為自然數；其中，(x_i,y_i)為坐標形式的某一特征點；

2)對獲取到的特征點(x_i,y_i)進行多特征描述，得到其特征向量其中，F_i1,F_i2,F_i3為不同維度的特征，為梯度特征，為平均強度特征，為強度比較特征，m＝m₁+m₂+m₃；

3)通過核方法將特征向量F_i映射到統一的核空間K；

4)選取訓練樣本數據，在統一的核空間K內學習樣本特征點的二進制哈希碼{c₁,c₂,…,c_n}和生成哈希函數集H(·)＝{h₁(·),...,h_k(·),...,h_r(·)}，h_k(·)為哈希函數，k∈[1,r]，r表示哈希碼的位數；

5)根據哈希函數集H(·)，將匹配區域f提取的特征點進行二進制哈希碼描述，在漢明空間內依據漢明距離大小進行快速匹配。

2.根據權利要求1所述的一種基于多特征哈希學習的航拍圖像快速匹配算法，其特征在于：所述步驟1)中的航拍圖像f₁、f₂的像幅邊長相等，像幅邊長都分別為l_x、l_y，則匹配區域f的像幅邊長分別為αl_x、l_y。

3.根據權利要求1所述的一種基于多特征哈希學習的航拍圖像快速匹配算法，其特征在于：所述步驟2)中的對獲取到的特征點(x_i,y_i)進行多特征描述，具體為，

2-1)以特征點(x_i,y_i)為中心選取中心鄰域D_i，并將中心鄰域D_i劃分為小塊形式的小區域塊；

2-2)確定主方向，并將中心鄰域D_i旋轉至主方向，以實現特征的旋轉不變性；

2-3)在每個小區域塊內提取梯度特征、平均強度特征，在特征點整個中心鄰域內提取強度比較特征，從而得到特征點的不同維度描述。

4.根據權利要求3所述的一種基于多特征哈希學習的航拍圖像快速匹配算法，其特征在于：所述步驟2-1)中的中心鄰域D_i劃分為4×4個小區域塊，記為d_i1,d_i2,…,d_it,…,d_i16，t＝1,2,…,16，每個小區域塊的大小為5pixel×5pixel。

5.根據權利要求4所述的一種基于多特征哈希學習的航拍圖像快速匹配算法，其特征在于：所述步驟2-2)中的主方向采用灰度質心法確定。