模板匹配是根据已知模板图像到另一幅图像中寻找与模板图像相似的子图像。模板匹配是图形图像处理中主要研究的内容之一,在机器视觉、医学图像处理等诸多领域中有着重要的应用,目前,有大量待处理的图像信息需要用实时性很强的模板匹配算法去处理,传统模板匹配算法具有一定的限制,因此,提高模板匹配算法的实时性的研究具有一定的理论价值。本文主要研究基于灰度的模板匹配算法。在模板匹配问题中,基于灰度的模板匹配算法尽管已十分普遍,但这些算法还存在着一定的缺陷,如时间复杂度高、光照敏感和图像尺寸变化等。为克服这些缺点,本文提出一种新的基于序贯相似性检测算法的改进,算法改进具体步骤如下：1.将待匹配图像和模板图像进行粗匹配。在待匹配的搜索图像和模板图像中任取一点采用隔点搜索方式计算模板图像与搜索图像,得到粗相关点。2.精匹配过程。精匹配是在粗匹配基础上,将得到的粗匹配相关点作为中心点,利用最小二乘法寻找最优匹配点,达到精确匹配目的,从而在整体上减少了计算量。实验结果表明,改进后的算法与现有基于灰度的模板匹配算法相比,在计算时间和计算量上都有所减少。