随着科技的发展,图像传输已经应用到生活的各个方面,而图像存在噪声的问题却不可避免。随着计算机的不断发展,人们对图像处理的要求却越来越高。图像在传输过程中往往存在各种影响图像质量的噪声,目前图像去噪处理与实时传输是图像处理与机器视觉领域重点关注的问题。国内外的学者已经对图像去噪进行了大量的研究,但是针对这些图像实时清晰化的方案还不完善,如何对图像进行实时处理是一个非常重要的研究方向。为了更好地解决这个问题,本文以FPGA芯片为核心设计了实时图像处理系统,主要内容有以下三个方面:(1)以椒盐噪声为目标,以256*256的Lena经典灰度图像为素材,对几种最经典的去噪方法进行理论研究,分析每一种算法的去噪原理,并比较不同滤波方式对图像的去噪效果,并通过Matlab软件对算法进行仿真。(2)根据椒盐噪声的特点,选取简单有效的中值滤波作为图像去噪的主要手段。针对传统中值滤波算法的局限性加以改进,不仅要求能更快的在硬件上得以实现,还要能对图像进行更有效的处理使图像更清晰。(3)采用Xilinx公司生产的ISE工具,通过Verilog HDL硬件语言实现设计的图像处理并仿真。给出硬件算法流程图,部分源程序代码和图像仿真图,最后对FPGA实现算法的性能进行分析。