随着人类探索太空活动的开展,越来越多的航天器被发射到外天空。早期载人航天器的补给、故障航天器的维护等空间在轨服务通常由航天员完成,随着航天技术的发展与进步,利用全自主系统实现空间在轨服务成为当前研究的热点,对航天器运动姿态的精准识别是开展空间在轨服务的重要技术保障。在后摩尔定律时代,异构计算是提高硬件平台计算能力的重要手段,因此本论文将就基于ZYNQ多核异构So C的空间非合作目标特征提取技术进行研究。本论文首先搭建了典型空间非合作目标地面模拟装置,分析了典型空间非合作目标外形特征,决定使用双目立体视觉方案对其太阳帆板4个顶点进行识别。随后对相机畸变模型、双目相机成像模型及图像处理算法理论基础进行了分析与研究。分别使用基于聚类与多边形拟合的图像识别方案完成了对空间非合作目标特征的提取,并对识别效果进行了分析。接着利用双目相机成像模型求取了非合作目标4个顶点在世界坐标系中的运动轨迹。其次,采取基于视频流的图像处理技术,借助Vivado HLS高级综合工具使用C++语言完成了基于FPGA的图像处理算法开发。同时对算法进行了PIPELINE、DATAFLOW与UNROLL等并行化处理,并从算法、RTL与实物测试三个方面完成了对算法的验证,此外从资源消耗、延时与吞吐量等角度对算法进行优化,最后将其封装为HLS图像处理IP核。接着,调用ZYNQ7 Processing System软核完成了PS端资源的配置,并调用相机数据接收、HLS图像处理、视频显示等IP核使用AXI4总线与VDMA结合的方式完成了图像采集与预处理电路及图像显示电路的搭建。最后,在对ZYNQ硬件系统完成综合、实现之后调用Vivado SDK开发工具,创建了软件工程及板级支持包,完成了PL端IP核、系统相关外设、图像缓存等初始化配置工作,并完成了PS端图像处理算法的开发。实验结果表明,使用FPGA进行图像预处理能够有效提升图像处理系统的计算实时性,ZYNQ So C在图像处理方面拥有架构上独一无二的优势。