En este artículo, proponemos un método robusto de extracción y fusión de características de imagen para fusionar de manera efectiva la información de características de imagen y profundidad, y mejorar la precisión de registro de imágenes RGB-D. El método propuesto une directamente los descriptores de puntos de características de imagen con los descriptores de características de nubes de puntos correspondientes para obtener el descriptor de fusión de los puntos de características. El descriptor de características de fusión se construye en base a los descriptores de características SIFT, SURF y ORB, así como los descriptores de características de nubes de puntos PFH y FPFH. Además, se prueba el rendimiento de registro basado en características de fusión a través de los conjuntos de datos RGB-D de YCB y KITTI. ORBPFH reduce la tasa de coincidencias falsas en un 4.66~16.66%, y ORBFPFH reduce la tasa de coincidencias falsas en un 9~20%. Los resultados experimentales muestran que el método robusto de extracción y fusión de características RGB-D propuesto en este artículo es adecuado para la fusión de ORB con PFH y FPFH, lo que puede mejorar la representación de características y el registro, representando un enfoque novedoso para la coincidencia de imágenes RGB-D.