目前图像识别的应用领域越来越广泛,已经逐步走进人们日常生活。但是绝大多数图像识别技术都是基于PC平台的软件实现,其设备大、速度慢、实时性差成为图像识别技术进一步广泛应用的瓶颈。随着微电子学高速发展,芯片集成度越来越高,速度越来越快,使基于硬件开发的图像识别成为可能。并且随着智能优化算法的发展,图像识别与智能优化算法的结合一方面提高了图像识别准确率,另一方面减小了时间消耗。本文从智能优化算法和硬件实现两个角度出发,在图像识别中采用禁忌搜索算法,将其进行硬件实现。禁忌搜索算法是一种智能优化算法,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。本文选用的硬件平台是Red cyclone开发板RCIII-CY2C20/35,其核心FPGA型号是Altera CycloneⅡEP2C35F484C8。本文首先验证几种图像预处理方案,从中选取合适的算法进行硬件实现；然后采用不变矩提取图像特征参数,验证了HU不变矩不随目标图像旋转、平移和伸缩变化而变化的特性,并且将禁忌搜索和不变矩的结合算法应用于图像识别中；最后将整个结构进行硬件实现。实验结果表明：不变矩和禁忌搜索结合算法在满足识别准确度情况下,其速度要快于一般不变矩算法,重复识别率要小于一般不变矩算法。在Altera CycloneⅡEP2C35F484C8 FPGA平台下验证,保证较高识别精度的同时拥有较快的识别速度。