相关跟踪算法正在被大量的应用于红外图像序列的跟踪技术中,现有算法运算量大,目标的运动轨迹需要预测,跟踪过程中还会出现目标被遮挡的情况,导致相关跟踪算法很难满足跟踪系统对实时性和稳定性的要求。本文针对最常用的基于图像特征的序贯相似性检测算法(SSDA)和最大近邻距离(MCD)相关匹配算法作了研究。通过对几种常见边缘检测算子的仿真比较,选取检测效果明显的Canny算子来取模板图像的目标边缘,让图像边缘像素参与相关运算来减少基于图像特征的自适应阈值SSDA算法的运算量;针对MCD算法,通过对线性预测、平方预测和综合预测的仿真比较,选择预测效果更好的综合预测器来减少搜索范围,提高跟踪的稳定性。仿真实验结果表明,改进的SSDA算法减少了运算量。改进的MCD算法,在目标被部分遮挡或全部短暂遮挡时,仍能稳定跟踪,表明该算法既减少了运算量又有一定的稳定性和抗干扰性。