声纳图像处理在水下信号研究领域具有重要地位,在经济、军事上有重要的研究价值。图像匹配与融合技术是图像处理技术中的重要组成部分,并且近些年图像匹配与融合技术的应用越来越广泛,而这两种技术在声纳图像处理上的应用还不多。本文主要研究正态分布转换(NDT)匹配算法,应用该方法对声纳图像进行匹配处理。由于声纳图像中往往含有较强的噪声,因此在进行匹配前需要对噪声进行一定的抑制或消除。另外本文选用的正态分布转换算法是一种基于概率模型的匹配算法,不需要提取图像的灰度特征,但在匹配前要对图像进行分割处理。因此,本文主要分为以下几个部分:声纳图像的去噪、图像分割、图像匹配与融合。图像去噪与分割部分,主要研究的是声纳图像的去噪与分割方法。本文对一些基础的声纳图像去噪算法进行了研究,包括中值法、小波去噪等,并在不同噪声环境下分别利用这几种方法对声纳图像进行了处理,给出仿真结果。研究了几种图像分割方法,包括迭代法、最大熵法和最大类间方差法。经过比对分析,选出了适合DSP (数字信号处理器)的声纳图像去噪和分割算法。图像匹配部分,这部分主要对正态分布转换算法进行了学习,给出了正态分布转换算法的基本思想和原理,并使用该方法对声纳图像进行了匹配处理,对正态分布转换匹配算法进行了仿真和硬件实现,根据匹配的结果进行了图像融合,对融合操作进行了仿真和硬件实现。最后,将声纳图像去噪、分割、匹配与融合算法依次在DSP上进行了实现,给出了算法实现结果。