Gelişen teknoloji ile birlikte, mobil sistemlerin hesaplama kapasitesi de artmaktadır. Modern gömülü platformlar grafik işlemlerini daha iyi yapabilmek ve daha iyi bir arayüz sunabilmek için grafik işlem birimleri(GPU) bulundurmaktadırlar. Mobil aygıtların, görüntü işleme gibi yoğun hesaplama gücü gerektiren uygulamaları başarılı bir şekilde çalıştırabilmeleri amacıyla bazı mobil platform üreticileri kendi platformlarına OpenCL destekli GPU'lar koymaktadırlar. Böylelikle genel amaçlı grafik işlem birimi(GPGPU) altyapısından faydalanarak bu tür hesaplama yoğun işleri yapabilmeyi hedeflemişlerdir. Bu sayede GPGPU altyapısının sunduğu hesaplama gücünü, mobil platformlar için önemli bir kısıt olan güç verimliliğini de sağlayarak yerine getirebilmektedirler. Bu çalışmada, OpenCL tabanlı, gömülü platformlar üzerinde çalışabilen bir görüntü işleme kütüphanesi sunulmuştur. Deneysel sonuçlar görüntü işleme alanında bir standart haline gelen OpenCV ile karşılaştırılmış ve ortalamada 7 kat hızlanma sağlanmıştır.Embedded computing is an increasingly improving area. With every new generation, the computation capacity of the mobile devices is improving. Contemporary mobile devices include a graphical processing unit (GPU) in order to offer better use interface in terms of graphics. As mobile devices require more performance to cope with computation-intensive applications, such as image processing, recently some embedded GPUs also included the support for OpenCL that allows the use of computation capacity of embedded GPUs for general purpose computing. Exploiting GPGPU on embedded platforms is also more efficient in terms of energy efficiency. In this thesis, we present a new OpenCL-based image processing library, which is specifically designed to run on an embedded platform. Our results show that the functions of TRABZ-10 show 7x speedup on embedded platform over the functions of OpenCV on average.