近年来，GPU在高性能通用计算领域的突出地位越来越受到学术界和工程界的广泛关注。第一个面向异构平台的编程框架——OpenCL，可以充分发挥GPU的并行性来弥补CPU在并行处理上的不足，为开发人员在异构系统上编写高并行性、高性能的代码提供了极大的便利。将GPU应用到集群中来，可以构建出高性能、低功耗的GPU异构集群。与此同时，随着高性能计算技术的普及，尤其是集群系统的普及，MPI标准如今已经成为了最为流行的并行编程接口，它可实现基于消息传递的并行计算。本文主要研究MPI和OpenCL技术及其在数字图像拼接中的应用。首先分析了图像拼接技术在人防中的应用需求。其次根据人防中图像的特点，对现有图像拼接技术作了分析和对比，从算法是否适合做并行化以及算法能否有效处理人防中的图像两方面方面考察，选取了基于SIFT特征匹配算法以实现图像的配准；选择了中值滤波算法实现图像预处理中的去除噪音影响的操作。最后结合OpenCL和MPI技术在GPU异构集群上实现了SIFT特征图像匹配算法和中值滤波算法。实验结果证明并行加速效果明显。