随着社会经济与科技的迅速发展,人脸识别被广泛的应用于各种生活场景。但是人脸识别依旧面临各种问题,光照变化是其中的关键难题之一。目前,针对人脸图像的光照归一化算法处理更多依赖于CPU实现,处理速度缓慢,限制了嵌入式终端实时处理的应用,因此,人脸图像的光照归一化算法的电路设计具有重要意义。本文的主要研究内容包括基于人脸图像的光照归一化算法设计、电路设计以及FPGA验证三个部分。第一部分,为了提高人脸图像的识别准确率,本文设计了基于离散傅里叶变换的光照归一化算法,首先利用离散傅里叶变换将图像从时域转换到频域,然后高频部分进行特征强化,低频部分进行直方图均衡化操作,最后将高低频逆变换后的图像进行重构;第二部分,基于快速傅里叶变换算法原理设计了64并行度的FFT加速器,包括复数乘法模块、数据存储模块、地址产生器模块以及4点FFT运算模块。并且基于SMIC 28nm工艺库进行功能仿真、综合以及综合后仿真,验证了加速器电路的功能;第三部分,利用Zynq XC7Z020系列的开发板搭建验证系统对电路进行板级验证,并且测试图像处理速度。测试结果表明,经过本文设计的光照归一化算法处理后的AR人脸标准识别库识别率达到98.3%,与未预处理的91.8%相比,提高幅度大于6%;电路综合结果表明,加速器电路的总功耗为16.9297mW,面积为0.245mm~2;在100MHz的时钟频率下,针对64×64的图像处理速度达到100fps,满足处理速度大于20fps的指标要求。本文硬件实现的光照归一化算法处理效果好,处理速度快,为今后高速公路、加油站等场景下的高准确率的识别系统奠定基础。