图像处理依然面临着许多挑战性的问题,其中最主要的问题就是图像处理的网络化、复杂问题的求解与处理速度的高速化,基于FPGA的高速图像处理系统成为解决这些问题的主要手段。本文对基于FPGA的高速图像处理系统的关键技术进行了研究,并在此基础上实现了基于FPGA的高速高清医学影像处理平台和基于FPGA的印刷检测平台。本文提出了同步流水线比较适合于基于FPGA的高速图像处理的设计观念；给出了基于流水线的图像处理算法模块的时序约束公式；根据FPGA的结构特点,提出了基于FPGA的同步流水线的优化方法,有效地提高了基于FPGA的同步流水线的性能。提出了一种基于缓冲移位的时分复用算法,用来解决FPGA中共享资源的时分复用的问题。在该算法中,分析了复用者需求移位与缓冲存储资源之间的关系,方便了缓冲存储资源的分配；建立了复用者需求函数模型,并分析了移位对需求函数的影响；提出了基于单位时间段的共享资源分配方法,便于时分复用调度机制的实施；提出了基于复用者需求分布统计曲线图的移位方法,简洁方便的完成复用者需求的移位；提出了基于状态机的调度机制,分析了两类复用者在轮转间隙上的差别,避免了单位时间段的错误计算；设计了缓冲移位算法的实现电路,讨论了扇入扇出现象,并给出解决方案。提出了基于最大逼近角的并行CORDIC算法,用来解决图像算法中的超越函数在FPGA中实现的问题,该算法迭代速度优势明显；提出了两次采用BBR方法和MAR算法对角度分部进行转化的方法,解决基于最大逼近角的并行CORDIC算法带来的比例系数计算和存储的问题,节约了存储单元的使用,同时也加快了迭代速度；给出了上述优化后并行CORDIC算法的硬件实现方式,特别是结构中加法器的实现方式。提出了使用图像配准间接测量印刷品速度的方法,解决了弱检测环境下的印刷品的速度测量的问题；提出了将基于神经网络的PID控制器用于线阵相机的驱动,解决了弱检测环境下线阵相机驱动的问题；给出了基于时序约束的基于FPGA的神经网络的实现方式。基于上述理论成果,针对企业需求,成功开发出具有自主知识产权的基于FPGA的高速高清医学影像平台和基于FPGA的印刷品检测平台,平台已经成功应用于生产实际,取得了良好的经济和社会效益。