模板匹配技术以其逻辑简单、适用面广、抗噪性好等优点,在图像识别领域具有广泛的应用前景。然而目前的模板匹配技术在处理复杂背景下或多目标的图像识别时,存在运算量大、精度和速度不能达到实际应用需求等缺陷,不能高效快捷地进行实际应用。因此,本文以AGV视觉导航系统和条烟识别系统为应用背景,.主要通过研究及改进不同的图像预处理及模板匹配技术,来提高模板匹配的实时性及鲁棒性。在AGV视觉导航系统中,本文以偏角为特征量进行路径模板匹配,通过分段拟合减少控制的复杂度,增强系统可靠性。并设计了一套简单可靠的AGV工作站标志来完成基本操作,提出基于外轮廓Hu不变矩特征的标志识别方法来满足小车实时运行的需求。在条烟识别系统中,本文利用条烟条码的唯一性来进行条烟自动识别,提出了基于正方形自适应结构元素的形态学处理算法与基于外轮廓特征匹配的子区域筛选算法相结合的条形码区域提取方法,然后通过改进的投影法定位供人识别字符并分割数字,在识别数字后完成条烟识别。实验结果表明,该方法能有效剔除条烟表面字符与图形信息、光照噪声带来的干扰。