图像序列中的运动目标检测及跟踪,是图像处理研究领域中的一个重要方向,其中光流法是运动目标跟踪算法中的一类重要算法。该类算法具有计算精度高,可以直接计算获得运动目标的运动方向和速度的优点。但由于光流算法的计算量大,在现有的冯诺依曼结构的计算平台上运行实时性效果较差。因此,设计实时光流算法和相应的硬件加速处理平台成为了目前的研究热点和研究重点。在众多的光流算法中,Lucas-Kanade算法是实现光流计算的一种重要算法。该算法具有计算精确度高,算法结构简单等优点,所以十分适合用硬件来加速算法的实现。本文结合异构计算技术和光流法技术,研究设计一种在异构多核平台上对光流算法进行硬件加速的系统,可以充分利用计算平台的计算资源,提高光流法的运行效率,使得异构计算平台和光流法的应用水平得到更好地提高。本文使用Zynq-7000芯片中的FPGA部分对数据量大但是算法复杂度不高的图像前期和中期处理进行硬件实现,使用CPU部分实现算法复杂度高但计算量小的后期阶段。本文通过对运动目标检测中的光流法的计算过程进行改进,使用Zynq异构计算平台加速计算,相对于基于纯软件运行的标准算法,达到了 9至15.4倍加速比的处理效果。