GM-APD（Geiger-Mode of Avalanche Photo diodes）阵列激光雷达因其能耗低、探测距离远等优势在军事目标探测领域成为研究热点。针对目前激光雷达目标探测图像重构计算复杂度高、耗时长的问题,本文研究了激光雷达图像重构技术,选取多核DSP作为图像重构处理硬件平台,将本文所提重构算法在多核DSP上进行并行设计与实现,并优化了代码和存储器性能,提高了图像重构的处理速度。具体研究内容如下:首先分析GM-APD阵列激光雷达工作机理,然后从目标回波信号模型入手,构建了GM-APD触发概率模型,探究回波信号强度与GM-APD探测概率密度之间的映射关系,采用多脉冲累积探测体制,研究了基于半高宽拟合的GM-APD回波数据三维图像重构方法,实现对目标图像的高品质重构。基于PC平台验证了所提算法的性能,结果表明,所提重构方法与低信噪比下的GM-APD回波数据三维图像重构方法相比,运算速度提升114%。针对PC平台体积大、功耗高的问题,选取多核DSP TMS320C6678作为图像重构硬件平台,设计了基于Fork-Join方式与数据流相结合的并行处理方案,构建了基于共享内存模式的核间同步通信方法,并在裸机开发环境下对图像重构算法进行了基于多核DSP的测试。实验结果表明,基于多核DSP的算法运行速度相较单核由7.37s缩短至4.75s,运算速度提升36%。为了提升三维图像重构算法在多核DSP上的运行速度,利用性能探查工具获取程序中各函数所需时钟周期,分析了各函数执行时间、调用次数等指标,明确程序的性能瓶颈。对代码进行了关键字优化、编译器优化以及循环优化,对存储器进行了基于存储器带宽优化以及基于Cache优化,有效利用了存储空间,减少数据的冗余计算,提升了代码执行的效率。在多核DSP平台上进行了优化测试,实验结果表明,优化后运行时间相较优化前缩短至3.62s,运算速度提升24%。