图像拼接技术可以有效地将两幅有重叠区域的图像拼接在一起。对于原始的两幅图像,需要先找到这两幅图像中的特征点。本文选用稳定性较好的SIFT算法来完成这一过程,并提出了高效的特征点提取算法。在结合FPGA特性的基础上,实现并优化了建立高斯金字塔,建立高斯差分金字塔,特征点检测和特征点描述等环节。此外,本文对特征点提取算法处理图像的方式进行了优化,从而大幅度降低了资源的使用率并且提高了运算速度。在图像融合前,需要先进行特征点匹配和变换矩阵计算。根据具体的实验结果,本文采用最近邻匹配算法来初步完成特征点匹配,并提出了多种优化方案。为得到较优的结果以及避免误匹配的影响,采用随机采样一致性算法来计算图像的变换矩阵。在图像融合阶段,采用双线性插值法和Alpha融合算法来完成这一过程。在实现以上模块的基础上,本文提出了基于动态区域处理的图像拼接算法。该算法充分利用视频图像前后帧之间的相关性,动态评估两幅图像之间的重叠区域,从而减少计算量并且提高图像拼接的速度。此外,为提高特征点匹配的速度,提出了一种改进的特征点匹配算法。最后,在实现以上各个模块和相应的外围电路之后,本文实现了全高清摄像头实时拼接系统。根据实验结果和对比后发现,本系统的各项指标达到预期且处理性能较为优异。