图像是人类智能活动重要的信息来源之一,是人类相互交流和认识世界的主要媒体。随着信息高速公路、数字地球概念的提出,人们对图像处理技术的需求与日剧增,同时VLSI技术的发展给图像处理技术的应用提供了广阔的平台。图像处理技术是图像识别和分析的基础,所以图像处理技术对整个图像工程来说就非常重要,对图像处理技术的实现的研究也就具有重要的理论意义与实用价值,包括对传统算法的改进和硬件实现的研究。仿生算法的兴起为图像处理问题的解决提供了一条十分有效的新途径;FPGA技术的发展为图像处理的硬件实现提供了有效的平台。本文在详细介绍邻域图像处理算法及其数据结构、遗传算法和蚁群算法基本原理的基础上,将其应用于图像增强和图像分割的图像处理问题之中,并将其用FPGA技术实现。论文中采用遗传算法自适应的确定非线性变换函数的参数对图像进行增强,在采用FPGA来实现的过程中先对系统进行模块划分,主要分为初始化模块、选择模块、适应度模块、控制模块等,然后利用VHDL语言描述各个功能模块,为了提高设计效率,利用IP核进行存储器设计,利用DSP Builder进行数学运算处理。时序控制是整个系统设计的核心,为尽量避免毛刺现象,各模块的时序控制都是采用单进程的Moore状态机实现的。在图像分割环节中,图像分割问题转换为求图像的最大熵问题,采用蚁群算法对改进的最大熵确定的适应度函数进行优化,并对基于FPGA和蚁群算法实现图像分割的各个模块设计进行了详细介绍。对实验结果进行分析表明遗传算法和蚁群算法在数字图像处理中的使用明显改善了处理的效果,在利用FPGA实现遗传算法和蚁群算法的整个设计过程中由于充分发挥了FPGA的并行计算能力及流水线技术的应用,大大提高算法的运行速度。