什么是特征匹配？它与基于灰度的影像匹配有什么不同？结合课间编程实习内容，请说明实现自动相对定向的方法原理和关键技术。

1.特征匹配是指通过分别提取左右片影像或多张影像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种匹配算法；
2.特征匹配与灰度匹配的区别：灰度匹配是基于像素的，特征匹配则是基于区域的，特征匹配在考虑像素灰度的同时还考虑诸如空间整体特征、空间关系等因素；
3.自动相对定向的方法原理：用特征提取算子提取左影像上的特征点，根据一定的匹配算法找出左片上的特征点在右片上的同名点，采用粗差剔除法去掉误差超限的同名点，留下5组以上的同名点对，根据相对定向原理有左右影像上的同名像点解算5个相对定向元素；
关键技术：
（1）特征点的自动提取：可通过Moravec算子或Forstner算子进行特征点的自动提取；
（2）特征点的自动匹配：依据影像的实际情况采用适当的匹配算法如采用最小二乘法影像匹配、跨接法影像匹配等，对于右片既可以通过特征提取挑选预测区内的特征点作为可能的匹配点，也可以不进行特征提取将预测区内的每一点作为可能的匹配点，或“爬山法”搜索动态地确定各选点；
（3）粗差剔除：由于所选同名点较多，为保证相对定向元素的求解结果精度较高，在匹配后必须针对匹配结果剔除误差过大的同名点，但必须保留至少5对同名点；
（4）相对定向解算：定向元素与采用连续法还是独立法相对定向有关；

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