红外图像技术是当今社会研究的热点之一,而红外图像匹配是红外图像技术研究的重点之一,在这种背景下,本文研究了红外图像的匹配算法,并在硬件上加以实现。课题主要内容包括：1.研究了红外图像匹配一般流程,实现了图像剪裁、滤波、边缘特征提取和图像二值化等预处理工作。2.研究了基于图像灰度匹配算法：归一化相关算法和灰度编码算法,并对两算法进行了仿真,仿真结果表明,在图像灰度线性变化的前提下,两种算法都能实现准确的匹配,但在匹配速度上后者优于前者。针对归一化相关算法计算量大的缺点,本文提出了金字塔法的改进方案,实验表明,改进方案有效提高了算法的运行速度。3.研究了基于频域的图像匹配算法：相位相关法和基于对数极坐标映射的变化算法,并对算法进行了仿真。仿真结果表明,相位相关法可以准确的计算出图像间的相对位移,但是对于存在旋转和尺度变化的图像,相位相关法不能准确匹配；基于对数极坐标映射的变化算法是对其的改进,该算法将笛卡儿坐标系下的旋转和尺度变化转化成对数极坐标下的平移变化。针对基于对数极坐标映射的变化算法内存消耗多、对存在灰度畸变的图像匹配误差大的缺点,本文提出在图像进行对数极坐标映射前添加边缘特征提取步骤的改进方案,仿真结果表明,改进后的算法在运算速度和处理效果上都有所提升,而且大大减少了内存消耗。4.搭建基于FPGA+DSP的硬件平台,综合考虑硬件平台内存容量、算法缓存需求和实时性等因素,设计了改进的归一化算法与改进的基于对数极坐标变化的图像匹配算法相结合的方案,并将该方案在搭建硬件平台上加以实现,达到了33帧／秒的处理速度和1像素的定位精度,满足了实际应用的需求。