细菌觅食优化算法（Bacterial Foraging Optimization,BFOA）是一种生物启发式群智能算法,其具备优异的收敛性能和全局寻优的能力。BFOA算法通常在软件上实现对各类多维复杂问题的优化。随着科学技术的发展,更多研究者开始将新型智能算法在硬件上实现,可以有效的提升算法处理速度,且使得电子产品的集成度越来越高。因此本文基于硬件平台FPGA对BFOA算法进行部署设计,并将其应用在对图像分割阈值的寻优处理中,有效的提高了阈值寻优速度。本文首先介绍了BFOA算法的趋向步骤、复制步骤和迁徙步骤的原理和设计流程,针对标准BFOA算法的趋向步骤步长固定导致算法效率过低的问题,结合随机步长和距离公式对步长机制进行了改进。在Python平台验证了改进后BFOA算法的收敛性能和跳出局部极值能力均优于标准的BFOA算法。其次,将改进后的BFOA算法分为四大模块,主要是:趋向模块、复制模块、迁徙模块和存储模块,并分步设计实现各个模块的功能。整体算法用状态机控制循环实现。将趋向模块中,翻转模块、游动模块和适应度值计算模块进行并行实现。整体算法中趋向模块、复制模块和迁徙模块实现流水线操作,提高了设计方案整体性能。整体设计使用Verilog语言在Vivado平台上实现了BFOA算法,并以Schaffer函数为寻优目标,最优值与Schaffer函数最优值一致,验证了基于FPGA实现BFOA算法设计方案的正确性。最后将BFOA算法应用在图像分割中,以最大熵阈值分割法作为灰度阈值评估函数。根据最大熵阈值法,将适应度值模块分为参数模块和最大熵值计算模块实现,将随机灰度阈值送入BFOA算法模块中进行迭代更新,以熵值为随机灰度阈值的评判标准,完成了对分割阈值的寻优。并对基于BFOA的最大熵阈值分割法进行了性能测试,根据测试时间和结果的对比,证明了该算法可以快速精准地定位到最优分割阈值,同时验证了应用的准确性。本文基于FPGA实现的BFOA算法具有可移植性和通用性强的优点,由于适应度值模块的设计可灵活变换,因此该算法能够运用在更多复杂的问题中。