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样本图像的匹配广泛应用于图像的判读、情报的获取和目标识别等方面。基于图像区域和纹理特征的样本匹配算法由于不需要进行特征提取而成为研究的热点。但是这类方法计算复杂,实时性比较差。为此,本文提出了一种结合分形特征和灰度相关的由粗到精的样本图像匹配算法,并且提出了分形特征计算的快速计算方法。算法首先计算样本图像和原图像各像素点对应的分形特征值;然后利用分形特征进行样本图像的粗匹配,得到初步的配准结果;最后,利用灰度相关剔除粗匹配中错误的匹配区域,得到最后的匹配结果。大量实验表面,本文提出的算法是有效的。