图像配准技术是计算机视觉处理中的一个重要研究方向。随着应用领域的不断扩展、配准精度的不断提高,在PC机上开发的图像配准技术已不能满足当前需求。鉴于此,本文对SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法作出了一些调整,以此为基础提出了一种基于FPGA和DSP的图像配准系统的设计方案,并完成了系统硬件平台搭建和软件开发。本课题主要围绕图像配准技术的基本理论和系统实现来展开研究。根据SIFT特征良好的不变性和并行性特点,充分利用Canny算子较强的边缘检测能力来进一步剔除SIFT算法中残留的边缘点,结合RANSAC算法来修正初次匹配中产生的误配点,在PC机上采用OpenCV进行仿真分析,仿真结果表明该算法配准效果良好,对640*480大小、边缘复杂的图像能降低15%左右的特征点数量,有效地提高算法后期处理速度和抗噪能力。其次,以FPGA和DSP为核心搭建了图像配准系统硬件平台,并对CMOS传感器、SDRAM存储器、视频DAC等器件做了简单介绍;采用模块化思想编写了系统中的FPGA模块控制逻辑和DSP片上图像配准算法应用程序,并以EMIFA接口读写外部FIFO的方式开发了核间数据通信接口单元,实现FPGA与DSP之间的协同处理。文章主要从系统整体方案、硬件平台搭建、逻辑控制及算法实现等方面详细阐述了系统的设计过程。在完成硬件平台搭建和逻辑算法开发后,利用ModelSim、ChipScope、CCS等工具对系统中的各个模块反复仿真、调试和修改,最终实验结果验证了文中所设计的系统能够完成图像配准处理,在医学仪器、图像拼接等方面具有很大的应用价值。