随着电子科学技术的不断发展,X射线检测与图像处理技术越来越多的被应用在军事、科研、医疗以及工农业生产等多个领域。X射线检测作为无损检测的主要手段之一,可以在不破坏材料和设备的情况下,方便的检测出设备内部的信息,可以准确得知设备内部缺陷的位置和大小等信息。受到X射线检测技术本身特点,材料的拍摄长度受到限制,以及材料体积大小等因素的影响,为了显示完整的材料信息,往往需要对同一个材料的检测信息的多张图像相互搭接才能完整地显示,这样不仅降低了检测结果的直观性,还可能存在被伪造和调换等风险,达到以次充好目的。目前对射线图像的伪造防伪鉴别主要采用的是人工的方式,但由于射线图像数量过多以及其他不稳定因素等影响,很可能会造成人工识别效率和准确率降低等情况出现。针对以上问题,本文采用使用的是Xilinx公司推出的Zynq-7000系列全面可编程片上系统,内部集成Xilinx 7系列的FPGA和双核ARM Cortex-A9处理器,内有高速互联通信结构,保证ARM与FPGA的数据交换,本文采用软硬件协同处理的方法,将图像特征点检测在FPGA中实现,并将特征点检测结果在Linux中实现后续的图像配准与融合算法。这样充分利用FPGA的强大并行处理能力和丰富的逻辑资源,使得设计灵活,降低功耗并且提高了系统的整体运行速度。本文详细分析了常用的图像配准方法,并对其进行了比较,将FAST算法和SURF算法移植到FPGA上进行硬件加速。本文使用高层次综合工具将图像配准算法移植到硬件上,通过代码编写,仿真测试,封装输出RTL级打包IP核,实现特征点检测算法的硬件化,在设计中通过对数据类型,吞吐量等优化方法优化代码编写。在Linux部分主要实现硬件处理后的图像进行配准拼接融合。经实验验证,本系统能实现对射线图像的拼接,结果显示拼接效果良好,硬件资源消耗少。