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近些年,随着和谐社会理念的逐步深入,人们对安全监控系统的重视程度越来越高。同时,人们对监控系统中的图像质量和实时性要求也越来越高。由于系统中传感器器件本身的原因,或者光照环境的因素等,采集到的图像经常出现对比度偏低,动态范围较小等现象。本课题正是基于此研究了提升动态范围,增强对比度的图像处理方法。另一方面,由于数字电子技术的不断发展,基于FPGA硬件平台的图像处理系统在处理的速度上、实时性上有着很大的优势。因此,本文对提出的图像处理算法进行了基于FPGA的验证实现,为后继开展以FPGA为核心的实时图像处理系统的应用奠定了基础。文中首先分析了图像增强的基本理论和方法,重点对几种经典的对比度增强算法进行了探讨,如传统自动对比度增强、直方图均衡等的原理,分析了直方图均衡算法的优缺点。分析了与人眼视觉特性相关的基本原理和算法,并基于这一特性对自动对比度增强提出改进方法,得到了参数自适应的图像动态范围提升方法。在VC6.0软件上对改进后的算法进行了仿真,与直方图均衡算法进行了比较,验证了该算法的优点和适用范围,也发现了该算法在处理平均亮度较高的图像时容易失真的局限性。然后,分析了这个算法的参数,通过MATLAB工具对该图像处理算法中各个参数曲线进行了分析,找出了导致这个算法的局限性的原因,并通过对参数进行自适应调整,通过灰度归一化处理解决了这个问题,并选取了图像质量客观评价标准进行验证。最后,用Verilog HDL语言对算法在Lattice Diamond和Modelsim SE软件平台上进行了仿真,并在以FPGA为中心的实验平台上对图像处理算法进行了硬件结果验证。