同一场景的两幅或多幅图像的匹配是计算机视觉中的一个重要领域。在目前的匹配方法中匹配的准确率和匹配的性能是一对矛盾，所以选择对于图像噪声，3D视角变换、遮挡以及亮度变化具有很强鲁棒性的SIFT算法，并对其进行加速有着很高的研究价值。　　 图像匹配的方法一般分为两大类：一类是基于灰度匹配的方法，另一类是基于特征匹配的方法。基于灰度相关的匹配算法是一种对待匹配图像的像元以一定大小窗口的灰度阵列按某种或几种相似性度量顺次进行搜索匹配的方法。这类算法的性能主要取决于相似性度量及搜索策略的选择上。基于图像特征的匹配方法，是利用诸如边缘、骨架线条、角点等这些特征对图像进行匹配。此类算法对于一些细微的干扰不太敏感。其关键是寻找易于识别和区分的特征。　　 由于数字图像处理主要是关于数字信号的运算，因此针对数字信号处理而设计的DSP芯片以其强大的信息处理能力和较快的运行速度在高速、实时的场合下显示出了独特的优势。近年来DSP在图像压缩与传输，机器视觉和实时监控等方面得到了广泛的应用。TMS320C6000系列的DSP是由TI公司推出的高性能处理芯片，这个系列DSP采用了VLIW的体系结构，并且片内有8个并行处理单元从而使数据处理能力达到了很高的水平。　　 通过对SIFT算法的深入研究，将其成功的移植到了DSP上，并达到了加速的效果。为SFIT算法在机器人定位，3D目标识别与跟踪等嵌入式领域的应用奠定了基础。