图像匹配技术是图像处理中的重要技术之一,在多个领域的应用越来越广泛,例如网络安全、商业、军事、工业、机器人方面。　　 SURF算法是最新提出的一种特征提取方法,虽然算法在特征的鲁棒性以及匹配精度方面性能较好,但是匹配耗时比较大。本文基于项目需求,针对目标检测图像特点,提出了基于区域SURF算法的图像匹配方法。首先对目标图像进行相似区域提取,然后用SURF算法对提取区域进行图像匹配。　　 本文首先对图像定位进行了研究,通过对局部颜色直方图进行图像定位发现该方法容易出现误匹配。针对这个问题,本文提出了结合颜色相似度的局部直方图特征进行图像定位,实验结果表明,提出的方法可以有效的改善局部直方图的一些缺点。　　 然后本文提出了基于区域SURF的图像匹配方法,针对项目检测图像的特点,对SURF算法进行改进,通过实验与SURF算法在鲁棒性、匹配精度、匹配时间上进行比较。实验表明,区域SURF的鲁棒性与匹配精度与SURF相当,但匹配耗时比SURF有了很大的降低。