作为图像处理领域的研究热点之一,图像配准是将位于不同坐标系下的两幅或多幅图像,通过一种最优的几何变换进行纠正和对齐的过程,利用图像配准技术,可以实现信息的共享和互补。图像滤波是指在尽量保留图像某些细节特征的条件下对图像中的噪声进行抑制,以提高图像的视觉质量,在图像预处理过程中不可或缺。二者都是图像处理领域的关键技术,已经在计算机视觉、图像三维重构、模式识别、人工智能、影像分析等领域获得了广泛的应用。图像配准技术目前的主要问题是算法复杂,计算量大,无法实现实时处理,这在很大程度上限制了算法在实际工程中的应用。自从NVIDIA公司推出了GPU通用计算并行架构以来,使得利用软硬件相结合的方法实现并行运算成为了可能。鉴于统一计算设备架构CUDA技术,在并行编程和大数据处理中展现出的巨大优势,本文对基于CUDA的图像配准算法进行了研究,并重点论述了基于CUDA的并行编程方法、工作原理、体系结构和并行处理机制。本文首先对图像配准算法的应用前景及研究现状作了介绍,对经典SURF算法的基本原理进行了阐述,同时对算法的并行处理方法进行了分析和讨论,详细论述了SURF算法中积分图像的建立、尺度空间构造、特征点定位、赋予特征点主方向、构造特征点描述符,以及特征点匹配等内容的并行实现方法。引导滤波算法是近年来提出的新型滤波算法,与常用的双边滤波方法相比,在保持双边滤波优势的同时,又有效地克服了伪影的影响,同时与matting拉普拉斯矩阵有密切联系,因此一经提出就得到了广泛关注。针对引导滤波算法运算速度慢,无法实时处理的缺点,本文利用CUDA并行编程来获得图像邻域窗口像素均值;通过利用寄存器和纹理存储器,优化算法步骤,以获得引导滤波关键参数,实现了对引导滤波算法的整体优化。仿真实验表明,本文提出的基于CUDA的图像配准算法与引导滤波算法,均取得了不错的加速效果。实验结果表明,经过CUDA并行优化后,算法运算速度可以获得较大程度的提升,基本达到了实时处理的要求。