Stereo Vision ist eine passive Technologie, dies es einem autonomen System ermöglicht, die Entfernung von Objekten in seiner Umgebung zu ermitteln. Das dichte Stereomatching erstellt dabei eine komplette Abstandskarte im Sichtfel der Stereo Kameras, die dann anschließend für viele Anwendungen verarbeitet werden kann.

Das größte Problem des Verfahrens ist der hohe Rechenaufwand für sehr gute Ergebnisse, weswegen die meisten Lösungen auf einer GPU oder einem FPGA laufen.  Es ist allerdings wünschenswert auch auf einem normlen Prozessor solche Verfahren mit ausreichender Qualität anwenden zu können. In dieser Arbeit wird versucht, zwei verbreitete Verfahren, Blockmatching und Semi Global Matching, auf einer CPU so zu implementieren, dass die Berechnungszeit ausreichend schnell für Anwendungen des Automotive Bereichs wie Fahrassistenzsysteme ist.

Dazu werden algorithmische Optimierungen, sowie SIMD Befehle auf einer Intel CPU (SSE) und Multithreading zur Parallelisierung auf Mehrkernsystemen verwendet.