本发明公开了一种基于网格统计的图像特征点匹配方法，包括以下步骤：1、通过最近邻匹配得到初始匹配集M；2、对原图和待匹配图像进行网格化，将每张图像分成N*N个网格；3、遍历集合M中的每一对匹配mi＝{pi，p’i}，如果pi属于原图中第j个网格，p’i属于待匹配图像中的第k个网格，则网格对Gj，k对应计数加1；4、对网格对集合G按计数值排序，选取前m个中的匹配点组成样本集I；5、从I中任意取d个匹配，计算模型H，并进行预检验；6、用I中剩余的匹配对模型H进行检验，如果误差小于阈值α，则将其加入集合Iinlier；7、进行迭代，重复步骤5和6的操作，并更新Iinlier；8、迭代结束，得到最优集合Iinlier，利用Iinlier计算最优模型H。本发明提出的方法相比于传统方法，具有计算效率高，对初始集不敏感等优点。