随着我国人民生活水平不断提高,生活节奏逐渐变快,夜间行车时间已接近总行车时间的一半,因此对夜间行车的安全性提出了更高的要求。夜晚行车时的晕光现象是威胁行车安全的重要影响因素之一。目前通过红外和可见光相机采集晕光场景图像,采用图像融合的方法,消除了夜晚晕光场景图像中的晕光痕迹,视觉效果良好,但由于算法实现复杂,图像数据计算量大,存在单帧图像抗晕光处理效率低,视频处理实时性差,不便于在汽车安全领域应用的问题。针对图像融合抗晕光方法存在的实时性及应用问题,对基于嵌入式多核异构架构的异源图像融合抗晕光系统进行研究,将图像融合抗晕光算法在高性能硬件平台上并行实现,对提高抗晕光算法实时性,保证夜晚行车安全有着重要意义。本文针对上述问题开展了以下研究工作:首先对红外和可见光图像融合抗晕光原理进行分析,设计了异源图像融合抗晕光系统的整体架构;针对抗晕光系统对实时性的要求,对不同架构的图像处理方案分析,设计了ARM+FPGA多核异构的图像抗晕光处理方案;其次,通过器件选型、原理图设计、PCB绘制,完成了多核异构的图像处理平台硬件设计,为图像融合抗晕光算法并行实现提供硬件基础。然后,为满足图像融合抗晕光系统需求,保证抗晕光系统输出无晕光且视觉效果良好的图像,对图像融合抗晕光算法研究,采用MSR图像增强和基于特征点的图像配准方法,对异源图像进行预处理,提高了红外图像的对比度和可见光图像的暗处亮度,消除了异源图像的空间差异,为图像融合抗晕光算法的实现奠定了基础;针对图像融合抗晕光算法的实时性问题,设计了基于YUV色彩空间的加权平均融合和小波变换融合算法对图像进行抗晕光处理,通过MATALB对算法处理效果验证,结果表明基于Y分量的小波变换融合算法晕光消除效果良好,但实时性不能满足视频图像抗晕光处理;为进一步解决算法实时性问题,将图像融合抗晕光算法移植到多核异构图像处理硬件平台中,通过设计色彩空间转换、小波变换、图像融合等模块实现算法并行处理,提升了单帧图像融合速度。最后,系统调试完成后,在不同晕光场景中进行测试,结果表明,多核异构的抗晕光系统输出的融合图像与PC端MATLAB得到的融合图像主观视觉效果基本一致,图像的客观评价指标接近,满足系统输出融合图像质量要求。