通过双目立体视觉计算出场景的深度信息,一直是计算机视觉研究领域的重要课题。双目立体视觉模仿人的双眼感知物体的原理,并配合相应的匹配算法而得出场景中各物体深度信息,从而实现三维重建、测距等应用。立体匹配是整个双目立体视觉中最关键,研究最为密切,同时也是最难实现的。双目立体匹配就是从两幅图像中(以其中一幅为参考)找出相对应的点,然后根据双目成像模型计算出深度信息。多年来人们对立体匹配的研究已经达到了很高的境界,其深度图也达到了很好的效果。双目立体视觉的实现方式大多数基于CPU、GPU、FPGA等,虽然都可以实现实时,CPU受限于传统的串行计算方式,在算法密度高、复杂度大的计算时黯然失色;GPU和FPGA可实现并行化的处理,但GPU是专门针对特定的图像处理算法设计的,GPU内部的图像处理单元都是定制好的,用户在算法实现时不利于计算单元的“重构”,从而造成资源的浪费;FPGA开发难度较大,一般的软件开发人员了解不深,要求硬件开发者也要具有相当的IC设计基础。在此基础上,本论文对现有的立体匹配算法进行大量的研究,提出了一种适合于并行实现的基于SAD(像素绝对差之和)和census的立体匹配算法,随后论文为该立体匹配算法设计了一种全新的适合并行计算的实验平台(多核异构平台),该平台基于FPGA的硬件可编程及可重构特性,融合OpenCL异构计算标准的HOCR-MPSOC(异构OpenCL可重构多核片上系统)架构。HOCR-MPSOC架构融合Microblaze和OpenRisc1200两种不同的处理器核,以Mcroblaze处理器作为主机,OpenRisc1200处理器作为Open CL从设备的核心开发计算单元,通过AXI总线作为全局互联总线,连接OpenCL设备和专用IP构成多核异构片上系统,通过主机调度各个计算单元及相应的IP共同完成任务,实现处理器核心资源的最优配置从而达到最佳的性能。HOCR-MPSOC的特色在于支持OpenCL异构标准,可以把不同的核心集成到一颗芯片,主机可以调度不同特长的核心完成任务,该系统具有硬件可编程与可重构特性,支持高级编程语言的开发,方便软件开发人员的使用而不需对硬件过多的了解。整个多核异构系统在Xilinx VC707开发板上完成,在图像分辨率为640×480时测试了多组不同的数据,然后分别从匹配效果和系统并行性上分析了整个多核异构架构的性能,论文最后通过合理的分析本系统的实验结果,指出了该立体匹配算法的优化方向及HOCR-MPSOC架构的发展目标。