我国国土面积辽阔,山川河流不计其数。相对应的,降雨量分布并不均匀,每到夏季的汛期,洪涝频频发生,不仅国家的经济损失严重,也使河流附近的人民难以维持正常的生活。为了把自然灾害造成的经济损失降到最低,及时的预警和水资源调度是可靠的方法,它们都离不开水文监测所得信息。水文监测是指采用科学方法对自然界中水的时空分布、变化规律进行监控、测量、分析以及预警等,是一个复杂而全面的系统工程,是一门综合性学科。测量水位及水速是其主要目标。随着近几年人工智能的快速发展,作为其中的一个分支,机器视觉也有了突飞猛进的变化,机器视觉系统也越来越多的应用于生产和生活当中。利用现场可编程门阵列(FPGA)的高速处理和移植性好特点,设计一个便捷、准确、稳定的远程水文监测系统,应用图像处理技术来测量水位,以便充分发挥机器视觉的优势所在。本文在系统设计时,摄像头选用了Omni Vision公司的OV5640芯片,核心处理芯片使用ALTERA的Cyclone IV系列,还包括了D/A转换器ADV7123芯片以及型号为HY57V2562GTR的SDRAM芯片。系统工作过程如下:利用摄像头对水文尺进行视频图像采集,数据存入SDRAM中,经FPGA中的算法模块处理后,送至视频D/A转换单元,通过VGA接口显示视频监控画面。图像处理算法及字符识别的实现,是整个论文的核心部分,包括灰度化、边缘检测、图像增强及字符识别。在图像增强部分,对多尺度Retinex算法进行了改进,利用非线性“S”函数对尺度因子σ进行修正,使得图像的亮度分布更均匀。系统各个子模块及部分算法的编写都使用硬件描述语言verilog,程序设计与仿真在QuartusⅡ和Modelsim进行。最后进行实验平台的搭建,验证结果及实验分析。结果表明,水文监测系统能够进行实时监测及水文尺的边缘检测,满足国内中小型河流的水文水位监测的需求,尤其适合用于偏僻、复杂的水域环境,对水资源的监控与利用提供了有力的保障。