模板匹配广泛应用于图像处理及信号处理领域。科学技术的飞速发展使得图像模板匹配处理的规模越来越大，更重要的是人们对实时图像处理的需求也越来越高，因此，采用通用处理器来实现实时图像的模板匹配，速度已经成为该技术的瓶颈。此外，对于一些优秀的图像模板匹配算法，其在台式机、工作站上可以正常运行，而将它们应用于嵌入式系统中，由于速度、资源的限制，对其进行简化后，效果不是很理想，有的甚至不能正常运行。可编程逻辑器件是一种可编程、功能强的逻辑器件，它的高灵活性、可配置性和高性价比与及支持并行和流水的系统设计为实时图像处理领域提供了一个理想的平台。因此，可以将FPGA应用于图像的模板匹配来实现资源受限情况下的实时图像并行处理。首先，对传统的基于滑动窗口的模板匹配算法的特点进行了分析，得出其是一个串行的、复杂的四重循环过程；并对FPGA的基本概念和设计方法、并行处理技术进行了分析，提出了4种基于分治策略的图像模板匹配并行处理，这四种策略包括：图像不分块，模板不分块、图像分块，模板不分块、图像不分块，模板分块、图像分块，模板分块。其次，针对这四种基于分治策略的图像模板匹配并行处理方法，分析了它们各自的时间复杂度和实现复杂度；通过对这四种策略的优、缺点进行对比和分析，选择了图像不分块，模板分块的并行处理策略，并在此策略上分析和设计了二值图像模板匹配并行处理的工作原理及体系结构，提出了基于FPGA的二值图像模板匹配并行处理模型，该模型包括3个部分：子模板划分、并行处理、全局匹配。然后，为了将基于FPGA的二值图像模板匹配并行处理模型应用于灰度图像的模板匹配，设计和实现了基于FPGA的RS232串口通信以及基于FPGA的双峰直方图二值化；得到二值图像后，用硬件电路和VHDL语言实现了基于FPGA的二值图像模板匹配并行处理模型。最后，对各个功能模块及整个系统的功能进行了波形仿真，波形仿真都正确后将VHDL代码在集成开发环境ISE9.2进行了综合并下载到FPGA芯片上进行验证。通过将实验结果与在PC机上运行的软件算法进行对比和分析，实验结果表明，基于FPGA的灰度图像模板匹配并行处理具有较好的加速比。