随着科技的不断发展，目标识别技术变得越来越重要，目标识别算法的好坏直接决定了后续设计的准确率与实时性。目标的图像采集与处理是图像处理技术的一部分，它正向高速度、高集成、高精度、高实时性方向发展。如今在工业、军事、医疗甚至家庭等领域都得到了应用，如工业控制、模式识别、监控系统等等。如何设计一种低成本、数据量大、可靠、实时性强的目标识别系统，已成为图像处理研究领域的热门话题。如今FPGA的不断快速发展为这一研究提供了新的解决方案。本文在现阶段图像处理技术上，提出了一种基于FPGA的目标识别方案。该方案将整个系统分为七大模块，分别为：图像采集、图像前期处理、图像储存、数据交换、颜色识别、边缘检测以及目标统计。图像采集后分工如下：1.图像前期处理：包括解码芯片的控制信号模块、颜色空间转换模块的设计。2. Wishbone总线以及FPGA控制SRAM的设计。3.颜色识别算法和边缘检测算法的设计。4.目标统计模块的设计。本系统最终运用一个小球的实验来观察图像处理的效果。本文的研究为后续足球机器人的进一步开发打下了坚实的基础，该方案也可以直接用于日常的监控系统中，对其它场合的高速图像处理与检测也有一定的参考价值。