本发明公开一种基于全局单应性估计的轻量级图像配准方法、系统及装置，包括：基于现有的数据集构建训练数据集，在训练数据集中提取基准图像和待配准图像；基于ShuffleNetV2网络构建的神经网络，获取待配准特征图像和基准特征图像；匹配待配准特征图像与基准特征图像，获取待配准特征图像的每个位置的相对位移期望；对相对位移期望进行回归预测处理，获得待配准图像4个顶点坐标位移；基于顶点坐标位移和DLT函数获取单应性矩阵；基于训练数据集训练网络结构输出算法模型；输入待配准图像至所获取的算法模型，根据单应性矩阵，将待配准图像扭曲到基准图像坐标系完成配准。本发明能够节省内存消耗，提高图像配准速度，在CPU或GPU环境下，模型运行所需硬件代价小。