相关匹配算法通过计算模板图像和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度 ,是一种经典的匹配算法 ,具有很高的准确性和适应性 ,并且对图像灰度值的线性变换具有“免疫性” ,因此在目标跟踪中得到了广泛应用。但是相关匹配算法计算耗时过于庞大 ,难以达到实要求 ,并且当目标在模板中所占比例很小时 ,很难确定模板的准确位置 ,使得此算法在实时目标跟踪中的应用有很大困难。本文提出了一种基于自适应模板的实时跟踪算法。实时采集的图像首先进行阈值分割 ,然后用形态学滤波的方法去掉噪声 ,模板的尺寸通过轮廓分割方法确定。匹配程度的算法选择的是归一化自相关匹配算法 ,并采用金字塔搜索算法进行加速。实验结果显示 ,此算法有效地克服了相关匹配算法的缺点 ,具有较好的匹配精度和实时性