图像块匹配技术用来匹配两幅或多幅图像中相互间具有平移或旋转等变换的图像块。该技术是许多图像编辑和处理应用的基础,具有重要的实用价值和研究意义。本文提出了并行高效的图像块匹配算法,能够高效地匹配两幅图像中对应的近似最相似图像块。该算法基于GPU并行加速实现,并且采用由粗到细的优化方式加快收敛速度。与传统的图像块匹配算法相比,本文在三个方面做出了改进。首先,基于数学偏序关系和等价关系中的传递性理论提出了两种新的图像块匹配传递操作,使图像块匹配算法在更新最相似图像块的过程中获得更加丰富有效的候选图像块。其次,利用结构张量计算得到图像的连贯方向场,在图像块匹配过程中引入方向对齐策略,使得图像间的图像块相似性计算过程中仅需要一次角度调整就能够实现匹配图像块的旋转不变性,有效地避免了遍历所有可能旋转角度所带来的庞大计算量。再次,充分利用GPU并行协处理器的并行计算能力,提高算法运行效率。为了证明该算法具有高效精确的匹配效果,利用所提出的图像块匹配算法作为基础实现了多个应用,包括目标匹配、非局部均值去噪和纹理合成等。并且,通过与现有算法的实验对比,验证了本文算法的可行性。