SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在ECCV大会上。这个算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于 SIFT 算法。SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。SURF使用海森矩阵的行列式值作特征点侦测并用积分图加速运算；SURF 的描述子基于 2D 离散小波变换 响应并且有效地利用了积分图。
演算法.SU