为了满足工程应用对图像拼接实时性的要求,依据已设计完成的基于同心球透镜与微相机拼接阵列复合结构的十亿像素瞬态成像系统,提出一种基于统一计算设备架构( CUDA )与先验信息相结合的自适应图像拼接并行加速算法。首先,利用高精度四维标定平台对相邻微相机成像重叠区域进行预标定。接着,采用基于 CUDA 的快速鲁棒特征(SURF)方法检测提取重叠区域图像的候选特征点集。然后,运用基本线性代数运算子程序(CUBLAS)加速基于随机KD-Tree索引的近似最近邻搜索( ANN)算法,用于获取初始匹配点对。最后,提出一种改进的并行渐近式抽样一致性( IPROSAC)算法,用于剔除误匹配点对和空间变换矩阵的参数估计,从而得到拼接图像的空间几何变换关系。实验结果表明,该算法的图像拼接时间为287 ms,与单独采用CPU串行算法相比速度提高了近30倍。