人类主要依赖视觉系统获取外界信息,一旦视觉通路发生病变或者损伤就会导致人类视力的衰弱甚至失明,作为一种新型的辅助设备,视觉假体能够通过电刺激视觉神经系统使患者产生光幻视,帮助盲人重见光明。在视觉假体的辅助下,盲人是可以完成日常生活中的人脸识别任务的,然而在实际应用中复杂的光照变化会导致人脸识别率的下降,因此对光照变化下的人脸图像进行光照补偿具有很重要的意义。本文针对单尺度Retinex算法的光晕缺陷,从硬件实现的角度上提出了改进的基于双边滤波的单尺度Retinex算法。在用双边滤波对图像的光照分量进行估计的基础上,对对数域中图像反射分量进行自适应亮度调整。通过将经典的单尺度Retinex算法(SSR)、多尺度Retinex算法(MSR)、基于双边滤波的SSR算法和本文改进算法进行MATLAB仿真。试验结果表明改进算法能够有效地消除各种条件下的光照影响,具有较好的光照鲁棒性,并且与经典的MSR算法相比亮度提升了 26%,对比度提升了 23%,在ExtendedYaleB人脸库上的平均人脸识别率较经典的Retinex算法提升了 13%,在人脸识别系统的应用中具有很强的适用性。本文完成了光照补偿算法的FPGA硬件实现,并利用ModelSim对各个模块进行了功能仿真。然后在DE2-115开发板上搭建相关硬件平台对算法进行了功能性验证。为了直观地验证算法对不同图像的处理效果,本文通过串口输入数据到算法处理模块,并用VGA显示处理后的图像。同时通过SignalTap Ⅱ捕获算法处理的图像数据与matlab的软件结果对比。最终硬件验证结果表明,本文提出的算法在硬件上取得了与软件相同的处理效果,能够在消除图像光照影响的同时,显现增强人脸暗部区域的轮廓细节。