图像精确制导武器在当今战争中被广泛使用,其中弹载图像目标的获取与检测作为图像制导的关键前提,能够提供打击目标点准确性与实时性,这对于弹载武器调整弹道命中目标至关重要。本文以某常规弹载武器制导化为应用背景,设计一套图像目标获取与检测系统,在实验室条件下该系统能够实现高清图像的获取以及图像目标的检测匹配两大功能,为实际应用提供一种可行性方案。依托课题组项目中对图像采集及处理的需求与规划,本文重点研究高速数字图像成像技术以及图像的特征检测算法,设计一款以CMOS传感器及FPGA控制处理器为核心的图像获取与检测系统,对成像系统的关键技术以及局部特征检测的算法进行深入研究。本文论述主要包含两个方面:高清图像的获取、图像的特征检测与匹配。图像获取系统中的感光器件是CMOS图像传感器—CMV4000,整个系统的驱动控制以及数据处理的核心器件是FPGA—VIRTEX7。该部分主要研究了系统的图像中的时钟驱动控制、LVDS数据校正模块等关键技术,借助于硬件描述语言对了图像采集中各个模块进行设计与实现。通过实验仿真,该图像获取系统能够稳定工作,成像清晰,质量比较高,而且控制灵活、功耗低,能满足课题组项目对目标成像的应用需求。针对弹载目标检测匹配具有检测实时性高、位置定位精确、图像尺度变化大等特点,在图像数据的目标检测中重点研究具有尺度不变性的SIFT算法,并在FPGA平台上对SIFT算法进行并行化设计,以提高检测的实时性。在特征点匹配上,SIFT算法存在错误匹配问题,本文以随机抽样一致的思想,改进SIFT检测特征点后的匹配算法,减少错误匹配的点。在特征检测方面重点对基于FPGA的检测算法中重点模块架构并行设计,其中包括高斯滤波模块、生成DOG尺度空间模块、极值点检测模块等,着重对图像的高斯尺度空间以及DOG尺度空间进行并行流水线设计,提升生成尺度空间的效率与速度。通过MATLAB软件对传统SIFT算法和改进后的SIFT算法进行仿真,结果表明,改进算法具有较高的匹配准确性。对算法的并行架构设计中,在Vivado2018环境下对基于FPGA平台设计的算法进行仿真验证,算法的计算时间在毫秒级别,能够满足实时性的要求,可用于具体项目实现。