高功率、高参数、长脉冲稳态运行是托卡马克装置等离子体放电实验的主要目标。在这些实验条件下,需要实时观察放电情况,以及实时测量频繁受到高能粒子轰击的偏滤器靶板的温度,以确保装置的安全运行。结合现有的实验条件和技术手段实时提供放电过程中等离子体的边界信息以及提供偏滤器靶板区域精确的温度信息对实现托卡马克装置放电实验的目标具有重要的意义。在EAST装置中,可见/红外内窥镜诊断系统主要是用来观测等离子体的运动状态以及测量装置内部面向等离子体的材料表面的温度。目前,这一系统已经具备了初步的图像数据采集以及温度计算的能力,但是还不具备等离子体图像边界跟踪、温度数据抖动矫正以及数据高速共享的功能。针对这些问题,本文从图像数据处理的角度做了以下三个方面的研究:第一,提出了一种适用于等离子体可见图像的边界识别算法。该算法基于小波变换的原理,通过检测并融合不同尺度下的边缘信息输出最终的图像边界。实际检测结果表明,该算法较传统的Canny检测算子在等离子图像的边界识别上更具优势,不仅具有很好的噪声抑制能力而且还能保留更多的边缘细节。第二,提出了一种适用于等离子体红外图像的抖动矫正算法。该算法利用等离子体可见图像边界检测的思想,通过检测红外图像数据中偏滤器靶板区域相关结构的位移量,有效避免了红外相机成像质量不高、图像信噪比低导致不适合利用特征点识别算法计算偏移量的问题,再结合插值计算就能实现对温度数据的矫正。实际计算结果表明,该算法为温度数据的精确化提供了一个切实可行的途径。第三,搭建了一套基于反射内存网络的等离子体图像数据高速传输和共享的系统。在托卡马克的放电实验过程中,可见/红外内窥镜诊断系统会采集大量的图像数据,需要共享给各个终端进行处理,利用千兆网线进行传输时经常会遇到传输速度缓慢以及传输速度不稳定的现象。基于反射内存网络的图像数据高速传输和共享的系统能够提供稳定的、不低于80Mbyte/s的离线传输速度,以及丰富的扩展接口,能够满足托卡马克装置放电实验对数据传输能力的要求。本文依托EAST托卡马克实验平台,结合可见/红外内窥镜诊断系统中存在的问题为其提供了有效的解决方案并成功用于实践。但是,本文的研究提出的数据处理算法还需要持续优化、数据计算结果的精度需要进一步提高。