现代战争中，空空导弹对夺取制空权起了很大作用，是取得战争胜利的重要保证。空战中主要使用的是红外制导空空导弹。相关跟踪算法是红外制导空空导弹的关键技术。相关匹配算法的精确度很高，但需要很大运算量。正因为这一点使得它在实时图像匹配领域不能得到广泛的应用。本文首先介绍了一种基于SUSAN角点提取方法的图像分块模板分块的两级图像相关匹配算法，先对图像进行分块，利用SUSAN提取角点后确定跟踪模板，然后对模板进行分块，采用粗——精两级匹配模式，用各个子模板共同的匹配峰值点来确定匹配点，再对匹配点进行跟踪置信度的分析，保留有效的模板，舍去无效的模板。接着进行了仿真，在序列图像跟踪过程中，在目标对比度减小，平均灰度变化较大时，本算法能够实现精确定位，显示出了优异的跟踪性能，有效提高了跟踪的精确性。并且，当图像中的某一部分发生变化时，基于多子模板的图像分块且二级匹配算法能够根据4个子模板的匹配位置而估计出来的位置修正点（最终匹配点），准确的定位目标，有效减小了大模板由于目标几何失真所导致的匹配性能下降。最后描述了采用多DSP处理器实现算法的方法。采用了目前速度最快的DSP信号处理器件TMS320C6416，它最高可以工作在720MHz，时钟周期比其它的DSP芯片大大缩短，使得相关匹配算法的运算时间大大减少，从而满足实时图像匹配系统的要求，实现了导弹实时跟踪。