图像作为客观世界能量或状态的可视化形式,为人们认知和改造客观世界提供了丰富的信息。而图像配准和图像拼接作为图像处理的基本问题之一,在虚拟现实、地质勘测、医学影像、气象预测、应急响应等领域都有着广泛的应用。图形处理器GPU将更多的晶体管用作执行单元,计算能力远远超过传统的中央处理器CPU。目前,GPU技术已经广泛用于数据挖掘、数理统计、图像语音识别、基因工程、全球气候准确预报等领域,同时也为遥感影像的快速处理提供了一种新的解决方案。针对当前影像配准和拼接计算中存在问题,本文在分析当前影像配准和拼接技术的基础上,结合CUDA并行计算技术,重点研究了大尺寸高分辨率遥感影像配准方法以及航空影像的在线实时拼接方法。本文的主要研究内容包括：(1)大尺寸遥感影像配准。针对传统遥感影像配准方法难以适应于大尺寸高分辨率遥感影像配准的问题,本文提出一种由粗到精的配准控制点匹配方法；在此基础上,采用小面元微分纠正方法实现大尺寸影像的高精度纠正,并采用一种自适应的扫描线填充算法来计算每个纠正像素所在的三角形；本文通过分析配准中各个步骤的计算瓶颈问题,利用CUDA并行计算技术对控制点匹配和影像纠正两个阶段进行了加速。通过IKONOS全色影像、Geoeye全色影像和多光谱影像、ZY-3卫星影像等实验表明,本文方法可以取得较高的配准精度,且利用GPU加速算法获得了较高的加速比。(2)航空影像实时在线拼接。针对航空影像在线实时拼接的计算瓶颈,本文提出了一种基于CPU与GPU协同处理的在线拼接方法。基于POS数据,在CPU端计算原始影像与纠正影像之间的单应变换关系,然后利用GPU并行计算实现影像的纠正过程；由于航空影像间具有较大重叠度,因此本文提出一种自适应的拼接方法,即通过计算后续影像的重叠度以判断当前影像是否需要拼接,大大了减少冗余计算；同时本文利用两台计算机进行了模拟实验,其中一台作为模拟相机拍摄影像,往处理机器上传输影像。实验结果表明,该方法基本实现了航空影像的在线实时拼接,且拼接结果满足为灾害、突发情况的实时救援提供决策信息需求。本文研究所提出的配准和拼接方法采用Visual C++进行了实现,并开发了相应原型系统。有关实验结果表明本文方法能实现大尺寸遥感影像的高效配准以及航空影像的在线拼接。文中图26个,表3个,参考文献48篇。