眼睛是人类最重要的感受器官,视觉损伤将给盲人带来无法想象的痛苦。一些科学家提出了帮助盲人“恢复”视觉的方案:利用电极刺激装置来修复视觉通路上产生的病变,即视觉假体装置。日常生活中,外界环境包含巨大的信息量,需要经过处理再应用于视觉假体装置,否则盲人将无法识别障碍物等目标,因此提取出图像中的显著性区域十分必要。本文首先介绍了一种基于人类视觉注意机制的显著图提取模型——Itti模型。Itti模型是提取显著图的经典模型,其提取的显著图像为低分辨率图像,适用于视觉假体的研究,并且与其他算法相比更易完成硬件实现。本文在视觉假体研究中引入了一种基于Itti模型的改进方案,即把RGB色彩空间转换为HSI色彩空间,改进后的算法更加符合人类的视觉系统,并且降低了算法的复杂度。本文基于MATLAB软件对传统Itti算法与其改进算法进行建模和仿真,并对仿真图进行定量分析,结果表明:改进后的算法的精确度提升了约19%,运行时间缩短了约41.4%,大幅度提升了图像提取的精确度、运行速度和效率。为了提高算法的实时性,本文实现了基于FPGA的显著性提取算法的硬件设计。应用VerilogHDL语言对算法进行硬件设计与仿真。最后搭建验证系统平台,完成对改进后Itti模型硬件设计的验证。结果表明:相比于传统软件处理平台的图像处理时间0.357s,算法的硬件设计对于256*256分辨率的图像处理时间为14ms,能够满足FPGA验证平台44fps帧率的实时性要求。大幅提高了算法的实时性,为后续视觉假体图像实时性处理研究提供了参考方案。