图像配准技术是针对同一场景，在不同光照、不同视角、不同分辨率等条件下所获取的两幅或者多幅图像进行特征提取、空间坐标变换、叠加的过程，目前在计算机视觉、图像处理、医学研究等领域得到广泛的应用。近些年来，随着许多处理器平台的出现与快速发展，实时图像配准技术越来越得到广泛关注，尤其在许多军事领域方向，如无人机监视系统中对实时探测图像的无缝大视角拼接，制导武器上的导引头对目标的搜索、识别与跟踪等。实时图像配准的关键在于如何快速有效的对图像特征点进行提取。传统的匹配算法主要集中于直接提取图像的角点或边缘，对环境的适应能力较差。本课题选用的尺度不变特征变换（SIFT）算法是目前公认的最为有效的特征检测与匹配算法，对图像的旋转、光照、仿射、尺度等具有一定的不变性。图像配准算法，本课题选用的是仿射变换六参数拟合方法。本文根据最小二乘法原理，推导出六参数求解的表达式，使之能够在FPGA上进行实现。本文FPGA实现部分主要包括实时显示模块设计、SIFT描述子通信模块设计、SIFT算法FPGA并行构架设计、六参数配准算法FPGA流水构架设计等。SIFT由于其算法较复杂，为了便于实现，目前许多实现平台选用的是DSP、ARM或者PC机。在某些需要对输入图像源做出快速反应等实时性较强的系统中，FPGA凭借着其强大的数据并行处理能力，能够实现连续帧快速处理，极大提高了整个系统的实现效率。例如本课题FPGA对于每帧大小为320×256的图像，其整个SIFT算法计算时间不超过10ms，极大地减轻了系统后端数据处理压力。六参数配准算法计算公式较为复杂，本课题FPGA设计采用了类似数据存储区与程序存储区分离的哈佛结构流水设计方式，使FPGA内部资源得到了最大程度的复用，为程序设计带来了极大的方便。本系统FPGA实现通过在移动图像跟踪与图像实时拼接实验验证，其初步满足实用要求，具有较高的应用价值。