下面论述FPGA在图像处理领域中的地位：
图像处理，它是一个非常广义的概念，它包含图像增强，图像复原，图像重建，图像分析，模式识别，计算机视觉等N多个应用方向。这些应用技术有许多在本质上是相通的，但是不同应用领域的关注点往往是不同的。 从网络上的开源情况来看，FPGA在图像处理方面的主要应用一直处于图像的预处理阶段。
什么叫图像的预处理？例如图像的畸变校正，滤波器处理，边缘检测、颜色检测和阈值处理等。这些预处理都有一些共同的特征，算法较为简单，操作重复性强等。但是，除了预处理，FPGA就不能做点别的吗？有的哦，图像处理类似一个三层金字塔，分为底层，中间层，高层。
图像处理金字塔有三层，分别针对的是像素级、特征级和目标级。一个成熟的图像处理应用应该同时涵盖这三层。
在像素层，我们可以对图像做一些变换，目的是增强图像的有用信息，同时抑制任何不相关的信息（如噪声）。然后通过对预处理后的图像做分割操作实现图像从像素级到特征级的过度，分割操作可以理解为检测图像中具有一些共同性质的区域。针对这些区域，依据一个或多个分类法则，将区域归类到一些预先设定的特征类型中作为后期识别的数据集。此时的数据已经不仅仅是图像了，其中包含了丰富的特征信息，如物体的位置信息等。在金字塔高层，依靠获取的特征，如有必要还可以将这些特征集作为学习的训练集来创建专用的模型，借助模型来实现识别，进而用来对实时采集的图像进行描述。
一言以蔽之，FPGA在图像处理中的应用尚处于未成熟状态，网络上可供借鉴的大多是预处理方面的资源，而关于使用FPGA去做特征和目标层次的处理还是十分复杂的，大多数高层次的应用还处于研发阶段，具体说吧，主要是高校和大公司会去做这方面的研究与应用，而且因为是研发阶段，所以使用的FPGA套件是十分昂贵的，不计成本。显然这种实现方式是不符合商用的。因此，当你真正用一个全新的“较低廉”的“高效”的硬件方式实现了一个效果十分出色的图像处理算法，那么你当真是非常了不起的了。
用FPGA做图像处理往往需要考虑除算法之外的更多问题，如时序约束，存储器带宽不足，资源不足，计算问题，这些问题都制约着FPGA在图像处理领域的发展。
FPGA主要用于通信，IC验证，高速接口，高速总线等。对于成熟的高速电路，比如路由芯片，交换机芯片一般内部结构比较稳定，使用专用IC。FPGA主要用于需要频繁修改的高速数字电路，当专用功能的数字电路成熟，并且有一定量上的市场需求，就会放弃FPGA，转而流片生产专用功能的IC。