La tecnología de visión por computadora se está aplicando a una velocidad sin precedentes en varios campos como la reconstrucción de escenas en 3D, detección y reconocimiento de objetos, seguimiento de contenido de video, estimación de postura y estimación de movimiento. Para abordar los problemas de baja precisión y alta complejidad temporal en el emparejamiento tradicional de puntos de características de imagen, se propone un algoritmo rápido de emparejamiento de imágenes basado en filtrado no lineal. Al aplicar filtrado de difusión no lineal a las imágenes de escena, se pueden extraer de manera efectiva detalles e información de bordes. Los descriptores de características de los puntos de características se transforman en forma binaria, ocupando menos espacio de almacenamiento y, por lo tanto, reduciendo el tiempo de emparejamiento. Se utiliza el algoritmo RANSAC adaptativo para eliminar puntos de características mal emparejados, mejorando así la precisión del emparejamiento. Nuestros resultados experimentales en el conjunto de datos de imágenes Mikolajcyzk comparando el algoritmo SIFT con los algoritmos mejorados SURF, BRISK y ORB basados en el algoritmo SIFT concluyen que el algoritmo rápido de emparejamiento de imágenes basado en filtrado no lineal reduce el tiempo de emparejamiento en tres cuartos, con una precisión promedio general de más del 7% más alta que otros algoritmos. Estos experimentos demuestran que el algoritmo rápido de emparejamiento de imágenes basado en filtrado no lineal tiene una mejor robustez y rendimiento en tiempo real.