1.一种基于自适应阈值算法的ORB图像特征提取方法，其特征在于，实现步骤如下：

(1)对于一幅图像进行缩放，构建具有8层图像的金字塔；在每一层图像中进行阈值计算，所述计算方法如下：选取图像中的待检测像素(x0,y0)作为中心像素，其像素值为Icenter，选取和中心像素一定像素距离的N个像素，对这N个像素进行像素值排序，选取像素值Ii排序为3至N‑2的像素参与阈值计算，阈值T计算公式如下：其中：T为计算的阈值；Icenter为中心像素的像素值； 为周围像素的平

均像素值；k为修正阈值的系数；i为像素值排序的序号；

(2)对于图像中的每个像素，先判断当前像素的像素值和上一像素的像素值是否有较大差异，如果差异较大，则对当前像素进行阈值计算，否则，就沿用上一个像素的阈值；将得到的阈值用于加速细分测试特征FAST关键点检测中，最终检测出图像中关键点的位置；

(3)在检测出的关键点的位置周围选取像素区域，利用灰度质心法计算像素区域的质心位置和特征主方向，确定二进制鲁棒独立基本特征BRIEF点对的坐标系，并用BRIEF描述子描述FAST关键点，得到图像有向的FAST关键点和旋转的BRIEF描述子ORB特征的完整信息；ORB特征的完整信息用于图像匹配，实现在光照变化的情况下，对图像特征的稳定提取。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值算法的ORB图像特征提取方法，其特征在于：所述步骤(1)中，所选取的像素个数N不小于9，修正阈值的系数k选取为3。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应阈值算法的ORB图像特征提取方法，其特征在于：所述步骤(2)中，当前像素和上一像素的像素值差的绝对值大于20的时候，则判定存在较大差异。