针对图像旋转对准确进行目标的自动识别和跟踪所带来的影响，一般的光学消旋方法存在加工困难、功耗大、角度分辨率低、体积大等严重不足。本论文提出了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)的电子学消旋方法。该方法利用旋转算法将原图像反向旋转相应的角度，再用双线性插值方法进行重采样，从而得到消旋后的图像。并在此基础上构建了以XC2S300E-6FT256器件为核心处理器的实时图像消旋系统。 根据实时图像消旋系统的具体要求，本文对基于FPGA的实时图像消旋系统的基本工作原理、硬件结构和软件框架，进行了深入分析，归纳出适合于实时图像消旋处理的方法，并针对这些方法的特点，提出了该系统的具体实现方案。通过对大规模可编程逻辑器件的使用和可编程专用集成电路技术的研究开发，实现了实时图像消旋系统的硬件与软件设计。硬件设计部分，完成了系统的电路原理图以及6层PCB板的设计与调试；软件设计部分，给出了FPGA的VHDL语言算法实现。实验结果表明，该系统能够成功地对256×256×8bit的灰度图像进行实时消旋处理，其消旋角的分辨率最小可达到3'，最大像素误差小于一个像素。