本发明属于图像处理方法，具体涉及一种基于邻接关系一致的图像特征点误匹配剔除方法。它包括下述步骤，步骤1：提取特征点；提取特征点，构建描述向量；步骤2：特征点匹配；步骤3：得到内点集；步骤4：构建邻域关系；步骤5：计算；步骤6：计算恢复的内点集；步骤7：得到完整的内点集。本发明的显著效果是：(1)基于Delaunay剖分算法构建稳定的局部邻接关系。(2)基于Delaunay三角网的几何性，为邻接关系一致模型增强了几何约束和稳定性。(3)增加了一项决策，进行了外点预过滤。提高了算法在非刚性形变、异常高外点率(高于90％)数据下的鲁棒性。(4)提出了一种基于三角形相似度的全局描述方法，提高了算法的召回率。