针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题，提出一种改进的SURF 算法。该算法利用灰度分级的字符分割方法，先进行灰度分割增强图像的对比度，采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算，根据灰度分级确定主节点，根据主节点的级别所对应的灰度值对图像进行分割。同时，根据汉字结构的特殊性，取消了SURF 算法的旋转不变性。实验结果表明，与未使用改进的SURF 算法相比，对图像质量较差的文本图像，改进的SURF 算法能有效地提高其匹配的准确率。