随着人工智能技术的迅速发展,机器视觉和图像处理技术被广泛应用于各个行业。不断发展的图像处理技术对图像处理质量和速度的要求也在逐步提高,并需要满足远距离、高速率的传输和存储需求。此外,图像边缘检测及分割技术在智能制造、农业、医学以及自动化等领域都有巨大的应用潜力。因此,为了实现在图像处理过程中高精度检测、强实时性和远距离高速传输的要求,本文研究了在FPGA平台上实现图像边缘检测、图像分割和图像数据传输等关键问题。研究内容主要包括:（1）针对图像边缘检测中传统Sobel边缘检测定位不准,无法根据外部光线自动改变阈值即随着灰度级变化而变化等问题,提出了一种基于FPGA自适应阈值边缘检测算法的研究。该算法采用8个方向的Sobel算子分离出图像的边缘信息,把均值作为边缘检测的自适应阈值,实现了阈值随着灰度级变化的自适应变化。同时,本文设计了基于FPGA的图像检测系统,完成了实时图像数据的采集、检测及显示等功能,实现了复杂图像信息的自适应阈值Sobel边缘检测。其中,针对传统边缘定位不准的问题,本文增添了45°方向和135°方向的算子进行卷积,并采取双阈值方式做边缘判断,大大增加了边缘细节的完整性和准确性;针对外部因素所带来的影响,边缘检测阈值必须随着外部因素的变化而发生改变的问题,本文将一帧图像分割成若干个3×3矩阵的像素窗口,把均值作为边缘检测的阈值,实现阈值随着灰度级的变化而变化。（2）针对图像分割中存在的光线不均匀分布和反光等问题,提出了一种基于FPGA的局部阈值分割方法。该方法采用的是局部邻域块的均值和局部邻域块的高斯加权和的思想,解决了局部灰度级变化较大的问题,实现了局部阈值分割。针对算法复杂不易在FPGA上实现等问题,对算法进行了拆解分析,设计了窗口缓存模块、数据叠加模块和均值滤波模块。最后通过MODELSIM仿真软件对设计的算法进行验证,在VS2015上设计了固定阈值算法和OTSU算法对图像进行对比测试。实验表明,该算法可以有效的降低光照不均匀和反光现象对图像造成的干扰,改善了分割的效果。（3）针对图像传输中如何远距离、高速率传输及存储等问题,提出了一种基于FPGA以太网传输的图像处理系统的设计。本文设计了一种远距离、高效率传输存储系统,通过以太网中的UDP协议实现图像数据的传输。首先,通过摄像头OV5640进行图像数据的采集;其次,把采集到的数据进行图像预处理;然后,把处理后的图像通过SDRAM进行缓存;最后,通过网线利用UDP传输协议传输到上位机上进行保存。该方法适用于数据传输量大、传输距离远以及传输效率高等要求,并且能够实时的保存处理后的图像数据,为后续的处理奠定了基础。