KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)特征匹配算法速度快、准确率高，常用于目标的三维重建。KLT算子在使用中，参数的设置对匹配效果的影响很大。在以往的研究中较多学者使用默认参数设置，没有考虑确定最优参数以达到最佳匹配效果。本文将模拟退火优化算法与KLT算法结合，求得最佳算法参数进行图像匹配。在实验验证中，分别以本文方法与传统方法计算匹配点数量，又以穷举法遍历所有参数范围，获得最大匹配点数作为真实值。经过三者对比可得：本文方法与穷举法相比误差几乎为0%，同时所需计算时间降低40%；本文方法与传统方法相比，匹配到的特征点数量大幅提升。最终运用本文方法较好的完成三维重建，证明方法的有效性与实用性。
