图像拼接技术指的是将两幅或者多幅具有部分共同信息的图像序列,拼接成为一副完整的高质量图像。图像拼接技术是视觉处理中的一个重要的研究技术,也同时在医学,监控以及现在热门的智能家居等领域有着广泛的应用。随着DSP等数字处理器件的高速发展,将图像处理与DSP结合也是一个热点。研究了基于Harris特征点的图像拼接,并对Harris特征点进行了深入地分析和研究。然后搭建了基于DSP和FPGA的图像处理硬件平台,并将拼接算法移植到图像处理硬件平台上。论文的研究内容如下:1、针对Harris算法在拼接过程中,阈值设置带来的不足,提出了一种改进方法。该改进算法首先利用积分图像统计边缘二值图像中各点的边缘点数目,然在再根据各像素点邻域内的边缘点数量来计算各点的Harris特征点响应阈值。借助于邻域内边缘点的数量,改变了各点的Harris特征点响应阈值,解决了单一阈值所导致的边缘密集区域,Harris特征点过多的问题。2、搭建了基于DSP和FPGA的图像处理硬件平台,然后将改进后的图像拼接算法移植到DSP上。结合DSP的硬件特点,对算法进行了程序级和算法级的优化,将浮点转化为定点,调用线性汇编以及对高斯平滑进行优化。