1、條碼技術(shù)尤其是二維條碼技術(shù)由于其存儲容量大、成本低、容錯性好以及使用便捷等優(yōu)點，被越來越多的應(yīng)用在日常生活中的各個方面。以數(shù)字圖像為基礎(chǔ)的二維條碼解碼過程對圖像預(yù)處理要求非常高，然而常見的便攜式二維條碼解碼器都是基于ARM，DSP等通用處理器設(shè)計的，由于處理能力的限制，對圖像預(yù)處理中的光照均衡這一關(guān)鍵步驟支持較弱，且目前還沒有專門針對二維條碼圖像的光照均衡化算法。
　　光照均衡算法是圖像處理、模式識別、人工智能領(lǐng)域的一種常用的圖像

2、處理方法，經(jīng)過多年的發(fā)展，目前常見的光照均衡算法有：Retinex算法、直方圖均衡化算法、照明—反射模型算法、梯度域增強算法等。這些算法普遍存在著運算量大，算法復(fù)雜的缺點，隨著數(shù)學形態(tài)學的發(fā)展，光照均衡有了新的解決方法。數(shù)學形態(tài)學是二十世紀六十年代誕生的一門專門研究圖像分析處理的學科，數(shù)學形態(tài)學的核心是是利用結(jié)構(gòu)元素抽取處理對象中同結(jié)構(gòu)元素相關(guān)的結(jié)構(gòu)，數(shù)學形態(tài)學誕生之后在光照均衡，圖像提取等領(lǐng)域發(fā)展迅速。本文提出了一種基于數(shù)學形態(tài)學的去

3、光照算法，采用多結(jié)構(gòu)元素進行TOP-HAP變換，有效的去除了不均衡光照對二維條碼圖像數(shù)據(jù)的影響，同時又很好的保留了圖像的細節(jié)與二維條碼的邊緣信息。
　　本文提出的利用數(shù)學形態(tài)學實現(xiàn)的二維條碼圖像光照均衡算法雖然可以很好的完成二維條碼圖像的光照均衡處理，但是由于涉及到大量的比較運算以及存儲器相關(guān)操作，通用的處理器滿足不了二維條碼解碼過程中的速度要求，并不適合完成這一算法。本文針對性的提出了光照均衡算法的VLSI硬件結(jié)構(gòu)，利用專門設(shè)計