本文针对固定翼无人机自主着陆中的基于显著性分析的跑道检测算法加速问题,研究了软硬件协同的加速方法,并最终完成了协同加速系统的设计。主要工作包括以下几点:1、针对基于显著性的跑道检测算法,对比了几种显著性计算方法并选择适用于本文的方法;分析了如何通过显著性获取跑道感兴趣区域,并实验确定系统图像缩放倍数;研究了显著性计算中用到的几个图像处理算法的机理。2、研究了软硬件协同的设计方法。根据设计要求建立合适的开发平台;研究了软硬件协同的设计流程和规则,针对复杂算法的硬件加速提出了高级综合的设计方法及优化策略;针对本文的算法设计了适用于图像高速传输的模块。3、设计了基于片上系统的图像处理系统框架。根据应用要求选择了系统的相关组件;设计了系统框架的硬件模块,包括摄像头捕获和图像显示模块的硬件逻辑设计;在软件部分的设计中选择了合适的操作系统并进行驱动设计。4、设计了显著性计算中用到的图像处理技术的IP核。在图像缩放模块设计时提出了适用于本文硬件加速的缩放算法再进行硬件设计;二维傅里叶变换模块和均值滤波模块均采用高级综合方法进行设计并优化,分别仿真验证后封装。5、为了验证本文的软硬件协同设计方法,采用模拟的无人机着陆跑道视频进行测试,从实时性和精确性两个方面进行验证。实验结果表明:本文设计的协同加速系统的处理速度达到了30帧/s,较原有平台速度达到了很大的提升。