图像配准就是找出一个合适的空间变换,对取自不同时间、不同视角或不同传感器的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程。它是图像处理中的一个关键预处理步骤。图像配准技术主要应用在以下四个领域:医学图像处理方面、遥感图像处理方面以及计算机视觉和模式识别方面。图像配准计算实际上就是对待配准图像间的像素矩阵的计算,随着图像分辨率的增加,计算需要消耗更多的时间。采用传统串行算法,很难在有限的时间内完成对大尺寸图像的处理。在当今单机多核处理器盛行的情况下,研究基于多核架构的并行图像配准算法,在充分利用多核计算的资源同时,满足了大尺寸图像的实时处理需求。本文是在单机多核的环境下进行的图像配准计算。在建立图像配准的偏微分方程模型之后,采用AOS计算格式和自适应参数计算方法来进行图像配准。为了充分利用多核资源从而加快处理速度,在对算法分析之后,采用图像数据块划分技术,在单机多核的平台环境下结合OpenMP并行编程接口实现了大尺度图像的多线程并行配准计算。并在此基础上讨论了在多核机群平台上采用MPI与OpenMP实现的多进程、多线程并行配准方法。通过实验,表明本文所实现的并行配准方法在充分利用多核资源的同时大大加快了图像处理速度。