随着计算机技术的不断发展、图像处理理论的不断丰富,实现视觉目标的特征点实时检测愈发成为计算机视觉领域的研究热点。图像特征点算法较常用于测绘地理信息领域遥感影像的配准与融合,实现特征点的实时提取有着现实意义。国内外图像处理领域的学者针对实际中所遇到的常见问题,提出了许多相应的解决办法,重点集中在如何提高算法的鲁棒性和实时性。近年来,随着许多处理器平台的出现和快速发展,尤其是以可重复配置性、高频率、并行化处理为特点的FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列技术的出现,对图像处理系统的数据吞吐和处理能力有着显著地增益。因此,越来越多的研究项目选择把图像算法系统放在FPGA平台上进行硬件加速实现。本文以ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）图像特征提取算法为研究对象,以软硬件协同技术为手段,利用Xilinx提供的高层次综合工具Vivado HLS完成了ORB图像特征提取算法的RTL（Register Transfer Leve）级IP（Intellectual Property）核封装设计。在不损失特征点定位精度的情况下,提高了图像处理的实时性,基于ZYNQ架构的处理平台,实现了ORB图像特征提取系统的硬件加速。研究的主要内容如下:（1）系统地介绍目前比较重要的图像特征检测关键技术和相关理论,并且对这些算法进行复现,给出相应的图像处理结果,以对相关的理论有直观地认知。（2）对ORB图像特征点提取算法的原理进行剖析,然后对比特征点提取的其他经典算法,并对这些算法进行软件实现,给出它们在处理相同场景下的检测结果,然后并对它们的算法性能进行评估。（3）系统介绍Xilinx HLS开发平台,借助高层次综合HLS（High Level Synthesis）中开发环境中特有的流数据格式和优化指令,编写符合HLS并行加速、流水线化规范的ORB算法实现代码,并进行符合AXI4（Advanced e Xtensible Interface 4）传输规范的IP核封装打包,以供Vivado平台添加使用。（4）在Vivado电子设计自动化环境中,对CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）图像采集模块、VDMA（AXI Video Direct Memory Access）存储访问模块、时序配置模块和HDMI（High Definition Multimedia Interface）格式视频输出显示模块进行相应的配置,并加入ORB图像处理IP核,完成硬件平台的搭建。最后在SDK中完成整个ORB特征实时提取系统的设计,并烧录到ZYNQ 7020开发板进行功能验证。