图像匹配技术被广泛地应用在遥感图像、医学影像、三维重构、机器人视觉等诸多领域中。如何做到既能保证匹配精度，又要减小计算量一直以来都是图像匹配技术领域的研究难点和重点之一。为了解决这个问题，近年来人们提出了许多理论和方法。研究表明，在各种匹配算法中，传统的相关匹配算法能够获得较高的匹配精度，对各类匹配问题具有很强的适应性。但是，由于其需要搜寻区域上所有点，所以效率很低。对于多数应用，待搜寻目标在搜寻区域上往往是少数，这意味着大量计算浪费在根本不可能是目标的点上。如能找到一种有效的搜索策略实现非遍历性搜索，则可大大提高匹配速度。 本文针对图像匹配技术中匹配精度与计算量之间矛盾的问题，将图像匹配问题转化为图像与模板之间相关值的多峰寻优问题，采用遗传算法作为寻优问题的搜索策略，提出了一种基于遗传算法的模板匹配方法，并通过MATLAB进行了编程实现，在算法的实现过程中，讨论了各个遗传参数的确定问题，并对实验结果进行了必要的分析。 本文所提出的基于遗传算法的模板匹配方法，取得了较好的实验效果，具有一定的研究和使用价值。